Quantitative filter forensics with residential HVAC filters to assess indoor concentrations
Notice bibliographique
Résumé
Analysis of the dust from heating, ventilation, and air conditioning (HVAC) filters is a promising long-term sampling method to characterize airborne particle-bound contaminants. This filter forensics (FF) approach provides valuable insights about differences between buildings, but does not allow for an estimation of indoor concentrations. In this investigation, FF is extended to quantitative filter forensics (QFF) by using measurements of the volume of air that passes through the filter and the filter efficiency, to assess the integrated average airborne concentrations of total fungal and bacterial DNA, 36 fungal species, endotoxins, phthalates, and organophosphate esters (OPEs) based on dust extracted from HVAC filters. Filters were collected from 59 homes located in central Texas, USA, after 1 month of deployment in each summer and winter. Results showed considerable differences in the concentrations of airborne particle-bound contaminants in studied homes. The airborne concentrations for most of the analytes are comparable with those reported in the literature. In this sample of homes, the HVAC characterization measurements varied much less between homes than the variation in the filter dust concentration of each analyte, suggesting that even in the absence of HVAC data, FF can provide insight about concentration differences for homes with similar HVAC systems.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».