Do existing empirical models for welding fumes estimate exposure to ultrafine particles among Canadian welding apprentices?
Notice bibliographique
Résumé
Background: An exposure study in Quebec showed that apprentices in welding profession have a high level of exposure to ultrafine particles (UFP) during the whole training period.This is of increasing importance as evidence suggests that UFP may contribute to adverse respiratory and cardiovascular outcomes. We evaluated how well existing empirical models for welding fumes estimate exposure to UFP among welding apprentices. Methods: We used an existing exposure database of 136 UFP measurements from two welding vocational schools in Quebec. We used three exposure models for inhalable dusts and fumes, respirable dusts and fumes, and total particulate matter to estimate UFP exposure among apprentice welders from Quebec. Pearson correlation coefficients were calculated between the estimated exposure to welding fumes based on the three models and measured UFP concentrations. Results: Low correlation coefficients were found between the measured UFP concentrations and the estimated welding fumes concentrations from the three exposure models that ranged from 0.11 to 0.22. Correlations coefficients between the estimates of the three models were markedly higher and ranged from 0.41 to 0.74. Conclusions: Current empirical models for exposure to welding fumes are insufficient for predicting exposure to UFP among welding apprentices. More UFP measurements are needed to derive UFP-specific empirical models. These models will be crucial for controlling exposure and to assess association of exposure to UFP and respiratory health effects.
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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 | 0,008 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».