Accuracy, Conservatism and Parsimony of Three Vapour Intrusion Models Used in Sweden
Notice bibliographique
Résumé
This study presents an evaluation of three screening-level models, namely the Dilution Factor (DF) model from 1996, the update version from 2005, as well as the Johnson and Ettinger model (JEM) from 1997, that are applied within the frameworks for contaminated land management (CLM) in Sweden. This evaluation applies, besides a deterministic approach (point estimate), a probabilistic assessment plus sensitivity analysis. The latter approach allows the models to be ranked according to conservatism, accuracy and parsimony by contrasting predicted and observed soil and indoor air concentrations for two contaminants (benzene and ethylbenzene), as to determine their suitability for application within CLM. The results and conclusions from this study suggest that the most accurately model for predicting the soil and indoor concentration is the JEM followed by the DF 2005 and 1996. Predictions of the soil air concentration are primarily driven by variation in physico-chemical parameters. The variation in indoor air concentration by physico-chemical and/or soil parameters for the DF models, while for the JEM soil parameters dominate. The deterministic analysis showed that default parameter values could be revised as to increase the conservatism, and be closer to the probabilistic 95-percentile predicted indoor air concentration. The DF 1996 model includes a limited number of parameters, and this analysis shows that a model with more parameters is more accurate, and less conservative. The DF 2005 seems to be the most parsimonious model as it is accurate, sufficiently conservative, and has 14 parameters, whereas the DF 1996 with 9 parameters is the most conservative and the JEM with 27 parameters the most accurate with an increased probability to produce false negative predictions. For the latter some of the dominant parameters cannot easily be measured on site.
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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 | 0,007 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 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 ».