Risk-based approach for controlling beryllium exposure in a manufacturing environment
Notice bibliographique
Résumé
There are many diverse uses for beryllium in both military and industrial applications. Unfortunately, there are certain worker health risks associated with the manufacture and production of beryllium products. Respiratory illnesses due to prolonged contact with beryllium particulate are of paramount concern. However, these health risks can be controlled provided that the appropriate protective measures to prevent worker exposure from beryllium are in place. But it is no1 always a straightforward process to identify exactly what the beryllium protective measures should be in order to realize a true risk savings. Without prudent attention to a systematic inquiry and suitable evaluative criteria, a program for controlling beryllium health risks can be lacking in completeness and overall effectiveness. One approach that took into account the necessary ingredients for risk-based determination of beryllium protective measures was developed for a beryllium operation at a Department of Energy (DOE) facility. The methodological framework that was applied at this facility, as well as a discussion of the final beryllium protective measures that were determined by this approach will be presented. Regulatory aspects for working with beryllium, as well as a risk-assessment strategy for ranking beryllium-handling activities with respect to exposure potential will also be discussed. The presentation will conclude with a synopsis of lessons-learned as gleaned from this case study, as well as providing the participants with a constructive blueprint that can be adapted to other processes involving beryllium.
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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 | 0,011 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».