Fine and Ultrafine Particle Decay Rates in Multiple Homes
Notice bibliographique
Résumé
Human exposure to particles depends on particle loss mechanisms such as deposition and filtration. Fine and ultrafine particles (FP and UFP) were measured continuously over seven consecutive days during summer and winter inside 74 homes in Edmonton, Canada. Daily average air exchange rates were also measured. FP were also measured outside each home and both FP and UFP were measured at a central monitoring station. A censoring algorithm was developed to identify indoor-generated concentrations, with the remainder representing particles infiltrating from outdoors. The resulting infiltration factors were employed to determine the continuously changing background of outdoor particles infiltrating the homes. Background-corrected indoor concentrations were then used to determine rates of removal of FP and UFP following peaks due to indoor sources. About 300 FP peaks and 400 UFP peaks had high-quality (median R(2) value >98%) exponential decay rates lasting from 30 min to 10 h. Median (interquartile range (IQR)) decay rates for UFP were 1.26 (0.82-1.83) h(-1); for FP 1.08 (0.62-1.75) h(-1). These total decay rates included, on average, about a 25% contribution from air exchange, suggesting that deposition and filtration accounted for the major portion of particle loss mechanisms in these homes. Models presented here identify and quantify effects of several factors on total decay rates, such as window opening behavior, home age, use of central furnace fans and kitchen and bathroom exhaust fans, use of air cleaners, use of air conditioners, and indoor-outdoor temperature differences. These findings will help identify ways to reduce exposure and risk.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».