Rising Canadian and falling Swedish radon gas exposure as a consequence of 20th to 21st century residential build practices
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Radioactive radon gas inhalation is a major cause of lung cancer worldwide and is a consequence of the built environment. The average radon level of properties built in a given period (their ‘innate radon risk’) varies over time and by region, although the underlying reasons for these differences are unclear. To investigate this, we analyzed long term radon tests and buildings from 25,489 Canadian to 38,596 Swedish residential properties constructed after 1945. While Canadian and Swedish properties built from 1970 to 1980s are comparable (96–103 Bq/m3), innate radon risks subsequently diverge, rising in Canada and falling in Sweden such that Canadian houses built in the 2010–2020s have 467% greater radon (131 Bq/m3) versus Swedish equivalents (28 Bq/m3). These trends are consistent across distinct building types, and regional subdivisions. The introduction of energy efficiency measures (such as heat recovery ventilation) within each nation’s build codes are independent of radon fluctuations over time. Deep learning-based models forecast that (without intervention) the average Canadian residential radon level will increase to 176 Bq/m3 by 2050. Provisions in the 2010 Canada Build Code have not significantly reduced innate radon risks, highlighting the urgency of novel code interventions to achieve systemic radon reduction and cancer prevention in Canada.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».