Implementation of the indoor air component of cycle 2 of the Canadian Health Measures Survey.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The presence of volatile organic compounds (VOCs) in indoor air may have negative health consequences, ranging from mild irritation to more severe illnesses. Indoor air data are required to assess Canadian population exposure to these VOCs. DATA AND METHODS: The 2009 to 2011 Canadian Health Measures Survey (CHMS) included an indoor air component. Respondents who went to the mobile examination centre to participate in the physical measures section of the survey were asked to deploy an indoor air sampler in their homes for 7 consecutive days. Data were collected for 84 VOCs. Control samples that were implemented included duplicates and blanks. RESULTS: Of the 4,686 indoor air samplers given to CHMS respondents, 4,581 were deployed and returned to the testing laboratory. Data from 3,857 samplers met the criteria for inclusion in the CHMS indoor air data files. Thirteen VOCs had a mean percentage difference between the duplicate pairs greater than 30%. The field and cleaning blank geometric means and medians were lower than 1 μg/m³ for 83 VOCs. INTERPRETATION: The high percentage of mobile examination centre participants who deployed samplers in their homes, the sampler return rate, and the quality of the data obtained demonstrate the feasibility of relying on respondents to handle indoor air samplers for large-scale collection of residential VOC data.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».