www.mdpi.com/journal/ijerph Do Questions Reflecting Indoor Air Pollutant Exposure from a Questionnaire Predict Direct Measure of Exposure in Owner-Occupied Houses?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Home characteristic questions are used in epidemiological studies and clinical settings to assess potentially harmful exposures in the home. The objective of this study was to determine whether questionnaire-reported home characteristics can predict directly measured pollutants. Sixty home inspections were conducted on a subsample of the 2006 population-based Toronto Child Health Evaluation Questionnaire. Indoor/outdoor air and settled dust samples were analyzed. Mean Fel d 1 was higher (p < 0.0001) in homes with a cat (450.58 µg/g) versus without (22.28 µg/g). Mean indoor NO2 was higher (p = 0.003) in homes with gas stoves (14.98 ppb) versus without (8.31 ppb). Self-reported musty odours predicted higher glucan levels (10554.37 µg/g versus 6308.58 µg/g, p = 0.0077). Der f 1 was predicted by the home’s age, but not by reports of carpets, and was higher in homesInt. J. Environ. Res. Public Health 2010, 7 3271 with mean relative humidity> 50 % (61.30 µg/g, versus 6.24 µg/g, p = 0.002). Self-reported presence of a cat, a gas stove, musty odours, mice, and the home’s age and
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,109 | 0,058 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».