Exposure to indoor air contaminants in school buildings with and without reported indoor air quality problems
Notice bibliographique
Résumé
Reported indoor air quality (IAQ) complaints are common even in relatively new or renovated school buildings in Finland. However, detecting the causes for complaints with commonly used indoor air measurements is difficult. This study presents data on perceived and measured IAQ in six comprehensive school buildings in Finland. The aim of this study was to discover the possible differences of perceived and measured IAQ between schools with reported IAQ complaints and schools without reported IAQ complaints. The initial categorisation of schools with ('problematic schools') and without ('comparison schools') complaints was ensured via a validated indoor climate survey and a recently developed online questionnaire, which were completed by 186 teachers and 1268 students from the six schools. IAQ measurements of physical parameters, gaseous pollutants, particulate matter and bioaerosols were conducted in four problematic school buildings (26 classrooms) and two comparison school buildings (12 classrooms). Using air sampling as well as exhaust air filters and classroom settled dust to detect the presence of elevated concentrations of airborne cultivable microbes and pathogenic, toxigenic and mycoparasitic Trichoderma strains were the most indicative methods in distinguishing problematic schools from comparison schools. Other IAQ-related measurements did not detect clear differences between problematic and comparison schools, as the concentration levels were very low. The results indicate that the complaints reported by occupants could have been related to excess moisture or mould problems that had not been found or repaired. Ventilation pressure condition investigations and simultaneous exhaust and supply air filter dust culture should be addressed precisely in future studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».