Assessing fungal burden in Nunavik homes across seasonal conditions: Relationship between air and surface contamination
Notice bibliographique
Résumé
Indoor air contamination and fungal growth in buildings are important factors influencing indoor environmental quality. This study assessed airborne and surface-associated fungi in 60 dwellings in Nunavik across summer 2023 and winter 2024 using an activated air sampling protocol with the SASS® 3100 Dry Air Sampler (300 L/min), the first such application in a remote northern context. Airborne fungal concentrations showed strong seasonal variation. Cladosporium peaked in summer (10³ copies/m³) but was nearly absent in winter, while Penicillium / Aspergillus declined from 10⁴ to 10³ copies/m³. Water damage-associated ( C. globosum and T. viride ) and human health-relevant species ( A. fumigatus and A. versicolor ) decreased by >2 logs from summer to winter. S. chartarum remained consistent across seasons (10 1 –10 2 copies/m 3 ). Outdoor sampling confirmed contributions from Penicillium and Aspergillus , whereas water damage moulds were mostly absent outdoors, supporting their value as indoor moisture contamination markers. Surface sampling revealed diverse fungal communities across both seasons, dominated by Aspergillus, Penicillium , and Cladosporium , with the highest diversity in bathrooms. Yeasts such as Rhodotorula and Cryptococcus were persistently isolated, reflecting occupant contributions. We also demonstrated that activated air sampling is particularly valuable for detecting moulds that are not apparent through surface inspection. Overall, these findings highlight pronounced seasonal dynamics in indoor fungal loads, the influence of outdoor air and ventilation, and the importance of monitoring water damage-associated moulds as indicators of indoor contamination in northern housing for establishing baseline data for future assessments
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».