Notice bibliographique
Résumé
for the self-management of exposure and the empowerment of patients in dealing with air quality.Real-life choices to personally reduce exposure to ambient air pollution are limited, particularly in regions (such as Canada) where air quality is rather good.As shown by Ragettli and colleagues, choosing a high-versus a low-exposure route had a minor effect on exposure (9).Time spent in commute contributed 8% versus 5%, respectively, to total personal exposure to nitrogen dioxide, although traffic is its dominant local source.Given the more homogenous spatial distribution of PM 2.5 , differences between low-and high-exposure choices would likely be smaller.To echo the overstated promises of "personalized medicine" with overselling "personalized prevention" from environmental hazards is a slippery road.The large burden of diseases attributable to ambient air pollution (10, 11) will not be reduced by air quality apps, personalized tools, or empowered patients."Personalized prevention" of the air pollution burden depends on strong policy makers and governments setting science-based air quality standards and on clean air agencies who rigorously implement air management plans.The global community is very far from this goal, as only nine governments around the world adopted the PM standards proposed by the World Health Organization ( 12).Once all countries comply with these standards, the globe will be a much healthier place (13).On the basis of the findings of To and colleagues, it will also be a place with fewer cases of ACOS, although the related benefit may turn out to be smaller than expected from the threefold hazard rate.n
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».