Gotowa bibliografia na temat „Exposition interieure”

Les avancées rapides des technologies sans fil, visant à répondre à la demande croissante de trafic de données sans fil, ont également élevé la perception du risque par le public en raison de l'augmentation de l'émission de champs électromagnétiques (CEM). En réponse à ces préoccupations, des directives internationales ont été établies pour éviter une surexposition susceptible de provoquer des effets néfastes sur la santé.Étant donné que les gens passent plus de 70% de leur temps quotidien dans des environnements intérieurs, les efforts pour évaluer l'exposition aux CEM RF à l'intérieur se sont intensifiés. Cependant, l'évaluation de cette exposition à l'aide d'une approche déterministe représente une tâche complexe et chronophage, car elle est influencée par des incertitudes liées aux interactions complexes des champs électromagnétiques avec divers obstacles dont la géométrie et les propriétés diélectriques sont inconnues dans un environnement intérieur dynamique. De plus, les informations disponibles sur les stations de base restent limitées.Dans cette étude, nous caractérisons l'exposition de l'intérieure aux CEM RF dans des bâtiments à trois niveaux en développant des modèles statistiques et basés sur l'IA. Les bâtiments sont situés à plus de 200 mètres de distance des antennes cellulaires extérieures soutenant plusieurs technologies cellulaires (2G, 3G, 4G et 5G). Différentes campagnes de mesure ont été menées pour développer les modèles statistiques et basés sur l'IA. De plus, des capteurs RF, qui surveillent la variation temporelle de l'exposition totale aux CEM RF en intérieur, ont été installés dans les bureaux arrière de chaque étage des bâtiments pour fournir une mesure représentative.Nous identifions les paramètres clés qui caractérisent l'exposition intérieure aux CEM RF en effectuant un test de Kolmogorov-Smirnov (K-S) sur les données de mesure d'exposition. Le résultat de ce test statistique indique que l'exposition intérieure aux CEM RF à chaque étage, le long de la longueur d'une aile, peut être modélisée à l'aide d'une distribution gaussienne (normale). Ce résultat implique que les niveaux d'exposition peuvent être pleinement caractérisés par les paramètres de moyenne et d'écart type.L'évaluation de l'autocorrélation des données de mesure des capteurs à long terme indique que les données de séries temporelles présentent une périodicité quotidienne claire, qui est constante sur diverses semaines, mois, saisons et années. Nous développons des modèles robustes de régression polynomiale et basés sur l'IA en utilisant des données de mesure de capteurs à long terme pour capturer la variabilité temporelle de 24 heures de l'exposition totale aux CEM RF en intérieur. Les modèles offrent une bonne représentation globale des fluctuations horaires des niveaux d'exposition moyenne de la variation temporelle de 24 heures.Nous développons de nouveaux modèles de régression polynomiale et linéaire multivariés pour prédire respectivement la moyenne et l'écart type du niveau total d'exposition aux CEM RF. Pour capturer plus efficacement l'impact du gain de faisceau des antennes, nous présentons une approche innovante qui segmente le faisceau principal de l'antenne en sous-faisceaux plus petits. Cette technique permet aux modèles de capturer plus précisément les différences de gain de faisceau rencontrées par chaque aile du bâtiment. Le facteur de faisceau a été spécifiquement conçu pour résumer les informations clés concernant les antennes des stations de base. Ce paramètre permet aux modèles de s'adapter chaque fois qu'il y a des changements dans l'infrastructure des stations de base cellulaires. Les mesures des capteurs de référence fournissent des données en temps réel aux modèles. Les modèles statistiques servent d'outil puissant de cartographie des CEM RF en estimant à la fois la moyenne et l'écart type des niveaux d'exposition totale aux CEM RF sur tous les étages des bâtiments
The rapid advancements in wireless technologies to meet the escalating demand for wireless data traffic, have also raised the public's risk perception due to the increased emission of electromagnetic fields (EMFs). In response to these concerns, international guidelines have been established to avoid overexposure that can potentially induce adverse health effects.Given that people spend more than 70% of their daily time in indoor environments, efforts to assess indoor RF-EMF exposure have intensified. However, assessment of indoor exposure to RF-EMF using a deterministic approach is a challenging and time consuming task as it is affected by uncertainties due to the complex interaction of EMFs with different obstructions whose geometry and dielectric properties are unknown in a dynamic indoor environment. In addition, the available base station information is limited.In this study, we characterize the spatial and temporal indoor RF-EMF exposure in three-level buildings by developing statistical and AI-based models. The buildings are located in more than 200 meters vicinity of outdoor cellular antennas supporting several cellular technologies (2G, 3G, 4G, and 5G). Different measurement campaigns have been conducted to develop the statistical and AI-based models. In addition, RF sensors, that monitors the temporal variation of the total indoor RF-EMF exposure, has been installed in the rear offices on each floor of the buildings to provide a representative measurement.We identify the key parameters that characterize the indoor RF-EMF exposure by performing a one-sample Kolmogorov-Smirnov (K-S) test on exposure measurement data. The result of this statistical test indicates that the indoor RF-EMF exposure on each floor, along the length of a wing, can be modeled using a Gaussian (normal) distribution. The result implies that the exposure levels can be fully characterized by the mean and standard deviation parameters.The evaluation of autocorrelation of long-term sensor measurement data indicates that the time series data exhibit a clear daily periodicity, which is consistent over various weeks, months, seasons, and years. We develop robust polynomial regression and AI-based models using long-term time series sensor measurement data to capture the 24-hour time variability of total indoor RF-EMF exposure. The models provide a good high-level representation of hourly fluctuations in the mean exposure levels of the 24-hour temporal variation.We develop novel multivariate polynomial and linear regression models to predict the mean and standard deviation of the total RF-EMF exposure level, respectively. To more effectively capture the impact of antenna beam gain, we present an innovative approach that segments the main antenna beam into smaller subbeams. This innovative technique allows the models to capture more accurately the differences in beam gain experienced by each wing of the building. The beam factor has been specifically designed to summarize the key information about the base station antennas. This parameter enables the models to adapt whenever there are changes in the infrastructure of the cellular base stations. The measurements of the reference sensors provide real-time input to the models. The statistical models serve as a powerful RF mapping tool by estimating both the mean and standard deviation of the total RF-EMF exposure levels on all floors of the buildings

Le projet de creation de regions economiques, lance en 1917 par etienne clementel, ministre du commerce et de l'industri e, et l'invention, en appui sur l'initiative etatique, de la region economique des alpes francaises par des electro-tech niciens, ont constitue deux tentatives pour faire en sorte que la troisieme republique ne soit pas une "societe bloquee". Il s'agissait de concilier, en refusant de choisir entre le sol et l'usine, une conception du lien social heritee du monde rural et reposant sur l'idee d'un enracinement collectif du peuple francais dans les terroirs, avec une politique active d'expansion industrielle visant a sauver la france du declin. Au gouvernement comme a grenoble, d'eminents membres de l'ecole francaise de geographie humaine ont contribue a l'edification d'une representation associant deux idees alors recues comme radicalement antithetiques. Repondant a l'initiative de clementem, le groupe d'industriels grenoblois, constitue en groupe de pression autour d'aime bouchayer, obtint que la region des alpes francaises s'etende du leman a nice, s'en assurerent le controle et userent d'une strategie mediatique pour mieux l'imposer. Ce fut d'abord, l'exposition internationale de la houille blanche et du tourisme qui se tint a grenoble de mai a octobre 1925, puis l'aventure de radio-alpes-grenoble (1927-1939)
The project to create economic regions, begun in 1917 by the minister of commerce and industry, etienne clementel, and t he development of an economic region in the french alps by grenoble electro-technicians, constitued two attempts at ensuring that the third republic not be a "blocked society". Without having to choose between land or factory, this served to reconcile a vision links inherited from the rural world that rested on the idea of the collective rootedness of the french people to thier soil, with an active policy of indus trial expansion aimed at saving france from decline. At government and regional levels a like, eminent members of the french school of human geography contributed to building of a representation associating these two ideas, at time when such claims were widely received as radically antithetical. Further to the clementel's initiative, the group of grenoble industrialists formed a lobby to obtain the expansion of the "region des alpes francaises" as far as the lake of geneva and nice. The group then took control of this region, and used a media strategy so as to make better known (the 1925 in ternational exhibition and the adventure of radio-alpes-grenoble, 1927-1939)