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Enregistrement W2987209495 · doi:10.1039/c9em00386j

The atmospheric chemistry of indoor environments

2019· review· en· W2987209495 sur OpenAlexaff
Jonathan P. D. Abbatt, Chen Wang

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science Processes & Impacts · 2019
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIndoor Air Quality and Microbial Exposure
Établissements canadiensUniversity of TorontoToronto Public Health
Organismes subventionnairesAlfred P. Sloan Foundation
Mots-clésAtmospheric chemistryVariety (cybernetics)Environmental scienceEnvironmental chemistryChemistryAstrobiologyComputer sciencePhysicsOrganic chemistryOzone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Through air inhalation, dust ingestion and dermal exposure, the indoor environment plays an important role in controlling human chemical exposure. Indoor emissions and chemistry can also have direct impacts on the quality of outdoor air. And so, it is important to have a strong fundamental knowledge of the chemical processes that occur in indoor environments. This review article summarizes our understanding of the indoor chemistry field. Using a molecular perspective, it addresses primarily the new advances that have occurred in the past decade or so and upon developments in our understanding of multiphase partitioning and reactions. A primary goal of the article is to contrast indoor chemistry to that which occurs outdoors, which we know to be a strongly gas-phase, oxidant-driven system in which substantial oxidative aging of gases and aerosol particles occurs. By contrast, indoor environments are dark, gas-phase oxidant concentrations are relatively low, and due to air exchange, only short times are available for reactive processing of gaseous and particle constituents. However, important gas-surface partitioning and reactive multiphase chemistry occur in the large surface reservoirs that prevail in all indoor environments. These interactions not only play a crucial role in controlling the composition of indoor surfaces but also the surrounding gases and aerosol particles, thus affecting human chemical exposure. There are rich research opportunities available if the advanced measurement and modeling tools of the outdoor atmospheric chemistry community continue to be brought indoors.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations200
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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