HEALTH<sup>2</sup>: A Holistic Environmental Assessment Lay Tool for Home Health
Notice bibliographique
Résumé
Although the adverse health effects of poor indoor air quality on occupants from mold and dampness in indoor environments are well described, there is no reliable empirical tool to evaluate indoor mold and dampness levels in the home for use by the medical profession and health safety regulatory bodies. The economic impact to society approaches $40 billion a year in North America alone from the cost of health care and workplace lost productivity. Mobilizing corrective action necessitates an acceptable home environment evaluation method. This paper proposes a reliable empirical model and tool, the Holistic Environmental Assessment Lay Tool for Home Healthiness, and develops guidelines for its use as a tool to evaluate and rank mold and dampness related indoor environmental conditions associated with known respiratory health outcomes. HEALTH2 was calibrated using theoretical homes and then validated using data from 269 home evaluations where occupant health and the home environment factors were collected. Results suggest the model can be used as an early detection tool to assist in determining indoor environment risk factors associated with respiratory illness from mold and dampness. Empirical modeling and this tool can assist environmental professionals in determining improvement scenarios beyond general industry prescription and assist regulatory bodies in setting home health guidelines. The HEALTH2 model challenges the dominant view and suggests that damp and moldy environments are measurable and the impact to society is sufficient to necessitate prompt medical and regulatory action.
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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 | 0,007 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,003 |
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.
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 ».