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Enregistrement W2156173193 · doi:10.1111/j.1749-8198.2010.00325.x

Evaluating Human Exposure to Fine Particulate Matter Part I: Measurements

2010· article· en· W2156173193 sur OpenAlexaff
Gail Millar, Tyler Abel, J.M. Allen, Prabjit Barn, Melanie Noullett, John Spagnol, Peter L. Jackson

Notice bibliographique

RevueGeography Compass · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensBC Centre for Disease ControlUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParticulatesEnvironmental scienceLiving matterHuman healthEnvironmental healthComputer scienceChemistryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Exposure to airborne fine particulate matter has been a pressing issue since the early 1990s when several studies reported health effects at unexpectedly low ambient levels. Since this time, several reviews have addressed various aspects of this topic. This article is the first of a two‐part review of reviews. The intention of these articles is to provide a consolidated overview about fine particulate matter exposure assessment. This article, Part I, begins with a general introduction to particulate matter which includes general properties of particulate matter, how it is classified and how it is associated with health effects. Fundamental concepts related to exposure are also summarized. The remainder of the article focuses on measurement‐based methods for assessing exposure to fine particulate matter. A subsequent article, Part II, addresses modeling approaches used for particulate matter exposure assessment. Current and recommended future directions for assessing exposure to fine particulate matter are also summarized in each of these two articles.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,003

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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,253 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations4
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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