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Enregistrement W4391850800 · doi:10.1016/j.cscee.2024.100663

Diurnal and seasonal influence on the indoor radon levels in dwellings of Sharjah Emirate as well its estimation of annual effective dose

2024· article· en· W4391850800 sur OpenAlexfundno aff
Hussein M. Elmehdi, Krithikadevi Ramachandran, Mounir Gaidi, Kais Daoudi

Notice bibliographique

RevueCase Studies in Chemical and Environmental Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueRadioactivity and Radon Measurements
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of SharjahCancerCare Manitoba Foundation
Mots-clésRadonGround floorEnvironmental scienceEffective dose (radiation)Radon gasInternational agencyRadiological weaponRadon exposureToxicologyGeographyMedicineNuclear medicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Radon, a proven highly carcinogenic gas, has raised serious concerns, necessitating its measurement in residential areas. In the coastal city of Sharjah, United Arab Emirates (UAE), the first indoor radon concentration measurements were conducted. Following the Environmental Protection Agency (EPA) protocol, active radon detectors were employed in the living rooms of houses across the south-east region of the city. Measurements revealed that, the mean values during winter are of (39.6 ± 12.2) Bq/m3 (floor 1) and (35.7 ± 9.8) Bq/m3 (floor 2), while in summer, levels were slightly higher on floor 1 (55.8 ± 10.1) Bq/m3 compared to floor 2 (47.8 ± 12.6) Bq/m3. Ground floor analysis showed mean values of (57.0 ± 12) Bq/m3 in summer and (49.0 ± 16) Bq/m3 in winter. Higher summer levels were linked to climatic conditions and increased time spent indoors. The excess lifetime cancer risk for ground floor radon was estimated as 0.341% over 25 years. Annual dose equivalent was calculated using International Commission on Radiological Protection (ICRP) and United Nations Scientific Committee on the Effects of Atomic Radiation (UNSCEAR) models. The calculated results were found to range from 1.7 to 3.0 millisieverts (mSv), which is within permissible limits.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,304 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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