Wi-Fi radiation levels at BCIT
Notice bibliographique
Résumé

 Objective: To determine if there are any difference in the amount of EMF Wi-Fi radiation being emitted between three locations at the BCIT campus in Burnaby, BC. Background: Wi-Fi radiation is widely being used in today’s society for the quick access it gives us to connect to the internet. Some cities in the United Kingdom have installed many Wi-Fi devices throughout the public domain so people can be connected all the time. Furthermore, most schools are being outfitted with routers to provide internet access for their students. But, as this paper will show, new research is forcing a shift in the thinking of some policy makers in choosing to install these connections in the public domain. Method: To measure the amount of non-ionizing EMF radiation being absorbed by the body, an Extech RF meter was used. This instrument provides instantaneous and average readings for a particular area one measures. During the experiment, the RF meter was held stationary at one location for approximately 10-15 seconds in order to stabilize the reading. The average value was taken as the instantaneous reading was fluctuating. This process was done in 3 buildings at BCIT and in order to increase the reliability and validity, 30 data points were collected from each building. Results: The Tests of Assumption showed that the data was not normally distributed as there was more than one “Reject” at the 0.05 probability level. For analysis, the Krukal-Wallis One-Way ANOVA was utilized and results showed that due to a high probability level of 0.57, the H0 could not be rejected and as a result there are no differences in radiation levels being emitted into the buildings tested. Conclusion: The amount of Wi-Fi radiation in the three buildings tested at BCIT were not significantly different from one another.
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 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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».