1 Wi-Fi Health Effects: A ‘Full Spectrum ’ Controversy
Notice bibliographique
Résumé
As the push for widespread deployment of Wi-Fi technology continues, the growing debate and literature on the health effects of the technology grows likewise in the popular press. Documented symptoms from exposure to electromagnetic fields (EMFs) include tinnitus, insomnia, headaches, chronic fatigue, and respiratory issues, among others. 1 In the Spring of 2006, when Toronto Hydro Telecom first made the announcement that the downtown core would soon be fitted with Wi-Fi access points, cautionary articles appeared in the local media focusing on the health implications of the non-ionizing, lower-frequency range of the spectrum occupied by Wi-Fi. 2 Since January 1, 2004, when Lakehead University’s president, Dr. Frederick Gilbert officially stalled the campus wide roll-out of Wi-Fi, citing uncertainties over the technology’s health implications, the campus and its president has been front and center in the media firestorm. The campus remains Wi-Fi free today. 3 At the same time, while the recent folding of municipal wireless networks in San Francisco, Chicago, Houston, and St. Louis cannot be directly attributed to the growing grassroots movement against all forms of EMF radiation, the mounting opposition has worked effectively to place the issue of health effects closer to the top of the agenda in ongoing community wireless projects. This paper seeks to provide an overview of the on-going debate on the health effects of the proliferation of wireless services and to identify the gaps in the literature on the long-term health implications of Wi-Fi. The paper begins with a review of the current debate in the popular press, an exploration of the current research on electromagnetic radiation, followed by an assessment of the current policy in Canada to address health 1
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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 | 0,000 | 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 ».