Blending e-learning and knowledge management for optimizing learning paths
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to assess the impact of exposure to tap water lead concentration ([Pb]<sub>TW</sub>) occurring in schools or daycares on blood lead level (BLL) of attending children. Given the potentially wide variations in space and time of ([Pb]<sub>TW</sub>) documented in the literature, a simple probabilistic toxicokinetic (STK) model that allows the simulation of the time-varying evolution of BLL in response to these variations was developed. Thus, basic toxicokinetic equations were assembled to simulate BLL in a typical infant, toddler and pupil. The STK model's steady-state BLL predictions showed good correspondence when validated against Integrated Exposure and Uptake BioKinetic model predictions for comparable [Pb]<sub>TW</sub> values. Exposures to three distributions of [Pb]<sub>TW</sub> in specific sets of Canadian schools and daycares documented in the scientific literature were simulated probabilistically with Monte Carlo simulations. For the highest distribution of [Pb]<sub>TW</sub> simulated (median, 90th percentile = 24, 412 μg/L), average annual BLL (median, 97.5th percentile) varies between 1.5 and 6.4 μg/dL in infant and 1.1 and 3 μg/dL in pupils. Toddler's results were midway between those from the infants and pupils. Under this exposure scenario, the infant may present BLL > 5 μg/dL for a significant number of days over the course of the academic year (median; 97.5th: 17; 227 days). However, peak exposure may remain unnoticed if rare and drowned out by the background BLL. In conclusion, even if they may be sparse, peak exposure episodes to [Pb]<sub>TW</sub> in schools and daycares may suffice to increased BLL in attending individuals. This finding emphasizes the need for further characterization of [Pb]<sub>TW</sub> in schools and daycares in order to identify potentially problematic institutions and therefore avoid undesirable exposures for the children attending them.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle