Identifying Asbestos-Containing Materials in Homes: Design and Development of the ACM Check Mobile Phone App
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Asbestos-containing materials (ACMs) can still be found in many homes in Australia and other countries. ACMs present a health risk when they are damaged or disturbed, such as during do-it-yourself home renovations. However, community members lack knowledge and awareness about asbestos identification and its safe management in residential settings. OBJECTIVE: The objective of our study was to describe the process of developing a mobile phone app, ACM Check, that incorporates a questionnaire designed to identify and assess ACMs located in residential settings. METHODS: A multidisciplinary team was involved in the formative development and creation of the mobile phone app. The formative development process comprised 6 steps: defining the scope of the app; conducting a comprehensive desktop review by searching online literature databases, as well as a wider online search for gray literature; drafting and revising the content, questionnaire, conditional branching rules, and scoring algorithms; obtaining expert input; manually pretesting the questionnaire; and formulating a final content document to be provided to the software development company. We then constructed ACM Check on the iOS platform for use in a validation study, and then updated the app, replicated it on Android, and released it to the public. RESULTS: The ACM Check app identifies potential ACMs, prioritizes the materials based on their condition and likelihood of disturbance, and generates a summary report for each house assessed. CONCLUSIONS: ACM Check is an initiative to raise community members' awareness of asbestos in the residential environment and also serves as a data collection tool for epidemiologic research. It can potentially be modified for implementation in other countries or used as the basis for the assessment of other occupational or environmental hazards.
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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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».