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Enregistrement W2133999100 · doi:10.1177/1420326x11411954

Consequences of Large-scale Production of Marijuana in Residential Buildings

2011· article· en· W2133999100 sur OpenAlexafffundabout
Luke Johnson, J. David Miller

Notice bibliographique

RevueIndoor and Built Environment · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIndoor Air Quality and Microbial Exposure
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHealth CanadaNational Academy of Sciences
Mots-clésEnvironmental scienceEnvironmental healthStoveScale (ratio)ToxicologyEnvironmental protectionEnvironmental engineeringWaste managementGeographyEngineeringMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Based on the data from the breadth of Canada (∼4300 km), one-third of Canadian homes have ventilation rates below the recommended standard of 0.3 air changes per hour and are at risk for moisture problems. For the purposes of this investigation, a literature review was performed on the health risks associated with exposure to living and drying marijuana plants and the fungi associated with large numbers of indoor plantings. Analysis was made of the impact on Canadian homes if used to grow marijuana. These are commonly called “marijuana grow operations” based on measured ventilation rates from homes in Windsor, Ontario and Regina, Saskatchewan (representing diverse climates) and derived moisture loadings from published data. The growing and drying of marijuana plants contributes considerable amounts of water vapour to the indoor environment. Depending on the scale of production, considerable mould damage in the building can result. There are also a number of abiotic hazards resulting from marijuana production including pesticides, carbon monoxide, and products of unvented combustion appliances. Both indirect and direct evidence are described for the health impact of living in these conditions. This has a number of implications in terms of documentation and personal protection for industrial hygienists, home inspectors, and public health officials.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,225
Score d'incertitude au seuil0,447

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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