Effects of light emissions from LCD monitors on public health
Notice bibliographique
Résumé

 Background: Evidence suggests that exposure to prolonged use of computer monitors may lead to eye discomforts such as eyestrain, blurred vision, headaches, as well as computer vision syndrome. With the increase of internet and computer use at school and work, it raises a serious concern on whether or not the users are affected negatively. Objectives: The following study focuses on estimating the risk of using computers at the British Columbia Technology of Institute (BCIT) laboratories to determine if there is sufficient room lighting (illuminance) and monitor brightness (luminance) to ensure the safety of students at the school. Methods: Illuminance and luminance were both measured by means of a calibrated Unfors Xi light detector connected to a base unit. Several areas of each environment and monitor were measured and average values were taken to ensure that the data was reliable. The data were compared to applicable standards to determine if room lighting and computer brightness at BCIT were appropriate for safe student use. Results: The average illuminance was measured to be 405.4 Lux when the recommended level is 500 Lux. The results are considered statistically significant (p-value = 2x10-6). On the other hand, the luminance measurements averaged a reading of 94.6 cd/cm2 when the recommended minimum luminance level is 80 cd/cm2 (p-value = 0.99964). Discussion: The collected data show that the illuminance inside the BCIT laboratories where testing was conducted is not sufficient while the luminance of computer screens was found acceptable. Conclusion: The measurement of the illuminance inside BCIT laboratories showed that room lighting was insufficient and alternations of the monitor's brightness were made to compensate for insufficient lighting. It is recommended to increase room lighting in the tested laboratories in order to have all areas of the laboratory sufficiently lit at all times. This is to ensure that all students at BCIT are provided with a safe and healthy environment for computer use.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».