PM<SUB>2.5</SUB> as a marker of exposure to tobacco smoke and other sources of particulate matter in Cairo, Egypt
Notice bibliographique
Résumé
SETTING: Cairo and Giza governorates of Egypt. BACKGROUND: Particulate matter under 2.5 μm in diameter (PM2.5) arises from diverse sources, including tobacco smoke from cigarettes and waterpipes, and is recognized as a cause of acute and chronic morbidity and mortality. OBJECTIVE: To measure PM2.5 in workplaces with different intensities of smoking and varying levels of smoking restrictions. DESIGN: We conducted an air sampling study to measure PM2.5 levels in a convenience sample of indoor and outdoor venues in 2005-2006. RESULTS: Using a calibrated SidePak instrument, 3295 individual measurements were collected at 96 venues. Compared to indoor venues where tobacco smoking was banned (PM2.5 levels 72-81 μg/m(3)), places offering waterpipes to patrons of cafes (478 μg/m(3)) and Ramadan tents (612 μg/m(3)) had much higher concentrations, as did venues such as public buildings with poor enforcement of smoking restrictions (range 171-704 μg/m(3)). Both the number of waterpipe smokers and the number of cigarette smokers observed at each venue contributed significantly to the overall burden of PM2.5. CONCLUSION: Such data will support smoke-free policies and programs aimed specifically at reducing environmental tobacco exposure and improving air quality in general, and will provide a baseline for monitoring the impact of tobacco control policies.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».