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Enregistrement W6891577860 · doi:10.4224/40002815

CSC smudging toxicity: literature review

2022· report· en· W6891577860 sur OpenAlexaffvenueabout

Notice bibliographique

RevueNPARC · 2022
Typereport
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSmokeDirectiveHuman healthTobacco smokeService (business)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Smudging activities are conducted in correctional facilities by inmates as part of a cultural ritual. Correctional Service Canada (CSC) Commissioner’s Directive (CD) 702: Aboriginal Offenders1 defines smudging as the act of burning traditional medicines (e.g. sweet grass, sage, cedar or tobacco) to pray and purify oneself or physical space. CSC Standing Order (SO) 259: Millhaven Institution- Accommodation of Spiritual Practices2 further indicates that various types of tobacco including commercial tobacco may be used in circumstance. A smudge is smoke producing/smouldering of a smudge material. In the previous study conducted for the CSC in 20183 , the NRC (National Research Council Canada) tested three selected smudging materials to investigate how much smoke is generated from the smudging materials and how smoke detectors respond to the smudging. The previous study reported that the smudging sources produced large amounts of smoke although a limited amount of the smudging sources was burned using a small heat source (hot plate) in a test room. The level of smoke obscuration measured from the smudging sources was significantly higher than that resulted from the same amount of other smouldering sources (e.g. pieces of blanket, bed sheet and mattresses) tested in the room. The CSC has requested a study to assess the effects of exposure to smudging smoke/effluents on human health. As an initial step, NRC conducted a literature review in collaboration with FireTox, LLC. to understand the types of effluents produced from smudging and their health hazards to inmates and correctional facility staff. A full report on the literature review is attached in Appendix A. The following sections provide a summary of the literature review report.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0130,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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