Radon exposure is rising steadily within the modern North American residential environment, and is increasingly uniform across seasons
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Human-made buildings can artificially concentrate radioactive radon gas of geologic origin, exposing occupants to harmful alpha particle radiation emissions that damage DNA and increase lung cancer risk. We examined how North American residential radon exposure varies by modern environmental design, occupant behaviour and season. 11,727 residential buildings were radon-tested using multiple approaches coupled to geologic, geographic, architectural, seasonal and behavioural data with quality controls. Regional residences contained 108 Bq/m 3 geometric mean radon (min < 15 Bq/m 3 ; max 7,199 Bq/m 3 ), with 17.8% ≥ 200 Bq/m 3 . Pairwise analysis reveals that short term radon tests, despite wide usage, display limited value for establishing dosimetry, with precision being strongly influenced by time of year. Regression analyses indicates that the modern North American Prairie residential environment displays exceptionally high and worsening radon exposure, with more recent construction year, greater square footage, fewer storeys, greater ceiling height, and reduced window opening behaviour all associated with increased radon. Remarkably, multiple test approaches reveal minimal winter-to-summer radon variation in almost half of properties, with the remainder having either higher winter or higher summer radon. This challenges the utility of seasonal correction values for establishing dosimetry in risk estimations, and suggests that radon-attributable cancers are being underestimated.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».