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Enregistrement W2327548166 · doi:10.1021/es403055e

Nationally Representative Levels of Selected Volatile Organic Compounds in Canadian Residential Indoor Air: Population-Based Survey

2013· article· en· W2327548166 sur OpenAlexafffundabout
Jiping Zhu, Suzy L Wong, Sabit Cakmak

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIndoor Air Quality and Microbial Exposure
Établissements canadiensStatistics CanadaHealth Canada
Organismes subventionnairesHealth CanadaAustralian Government
Mots-clésEnvironmental scienceEnvironmental healthIndoor air qualityIndoor airVolatile organic compoundPopulationEnvironmental chemistryEnvironmental engineeringMedicineChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A comprehensive, population-based national indoor air survey was conducted in 2009-2011 in Canada. A total of 84 volatile organic carbons (VOCs) from 3218 houses, 546 apartments, and 93 other dwelling types were measured using passive sampling followed by thermal desorption GC/MS. A total of 12 VOCs were measured in both this study and the 1992 Canadian national study. Arithmetic means of VOCs in this study were 2-5 times lower than those in the 1992 study with the exception of a higher styrene level (1.13 μg · m(-3)). Comparing the geometric means of the 24 VOCs showed that levels for the VOCs in this study were comparable to those reported in Europe. They were generally within a factor of 2; 1,4-dichlorobenzene (0.21 μg · m(-3)) and 1,2,4-trimethylbenzene (0.51 μg · m(-3)) were noticeably lower in this study than in the European studies. There were 47 VOCs detected in more than 50% of Canadian households; 33 of them were higher in houses than in apartments for all nonsmoking homes, while only 4 were lower in houses than in apartments. A total of 11 of 47 VOCs were higher in smoking homes compared to nonsmoking homes, while the rest had similar levels. Principal component analysis identified several groups of VOCs with possible common sources.

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 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 enseignants0,234
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,221 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations99
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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