Exposure Factors of Activity Patterns in Environmental Health Risk Assessment
Notice bibliographique
Résumé
Because human activities impact the time,location and degree of pollutant exposure,they play a key role in explaining exposure variation.This fact has motivated the collection of activity pattern data for their specific use in exposure assessments.In the end of 1980's,the California Air Resources Board sponsored a state-wide activity pattern study,and in the mid-1990's,NHAPS was conducted.NHAPS(the National Human Activity Pattern Survey) is the largest of these recent efforts,a two-year probability-based telephone survey(n=9 386) of exposure-related human activities in the United States.The primary purpose of NHAPS was to provide comprehensive and current exposure information over broad geographical and temporal scales,particularly for use in probabilistic population exposure models.NHAPS was conducted on a virtually daily basis from late September 1992 through September 1994 by the University of Maryland's Survey Research Center using a computer-assisted telephone interview instrument(CATI) to collect 24-hour retrospective diaries and answers to a number of personal and exposure related questions from each respondent.The resulting diary records contain beginning and ending times for each distinct combination of location and activity occurring on the diary day(i.e.,each microenvironment).Between 340 and 1 713 respondents of all ages were interviewed across the 48 contiguous states.Interviews were completed in 63% of the households contacted.NHAPS respondents reported spending an average of 87% of their time in enclosed buildings and about 6% of their time in enclosed vehicles.These proportions are fairly constant across the various regions of the United States and Canada and for the California population.By comparing the activities of behavior model parameters domestic and international,the parameters of activities model of the proposed research and development among Chinese population in future was proposed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».