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Enregistrement W2789493108 · doi:10.1016/j.buildenv.2018.02.039

The benefit of kitchen exhaust fan use after cooking - An experimental assessment

2018· article· en· W2789493108 sur OpenAlexafffundabout
Nina A. Dobbin, Liu Sun, Lance Wallace, Ryan Kulka, Hongyu You, Tim Shin, Daniel Aubin, Mélissa St-Jean, Brett C. Singer

Notice bibliographique

RevueBuilding and Environment · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensNational Research Council CanadaHealth Canada
Organismes subventionnairesConsiliul National al Cercetarii StiintificeNational Research Council CanadaHealth Canada
Mots-clésStovePollutantEnvironmental scienceCookerVolumetric flow rateWaste managementEnvironmental engineeringEngineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cooking is one of the main sources of indoor air pollutants, and may even exceed the contribution from outdoor sources. This pilot study examines the use of different flow-rate fans during cooking and tests whether continuing to run the fan after cooking significantly improves pollutant removal rates and integrated exposures. Tests were carried out in the Canadian Centre for Housing Technology's twin research houses, in Ottawa, Ontario. We completed the same cooking protocol 60 times on a gas stove, testing 6 different flow rates on three different over-the-range exhaust fans, while continuously measuring UFP, PM2.5, NO2, and NO. The fan was operated during cooking for all tests and then either turned off or left on after cooking for the duration of the three hour test. We estimated decay rates, source emission rates, and integrated exposures to measured pollutants following the cooking test. The results showed that while leaving the fan on after cooking generally increased decay rates, it had a relatively small effect on integrated exposures compared to the effects of fan flow rate and the specific fan used during cooking. For PM2.5, the effect of running an exhaust fan for 15 min after cooking was similar in magnitude to the impact of a 100 cfm increase in the flow rate used while cooking: both were associated with a decrease in 15-min integrated exposure of roughly 3 μg m−3. This suggests that one can partially compensate for a low flow rate exhaust fan by continuing to run the fan after cooking.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations91
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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