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Enregistrement W1965835167 · doi:10.1080/15459620500340822

Occupational Exposure Limits: An Approach and Calculation Aid for Extended Work Schedule Adjustments

2005· article· en· W1965835167 sur OpenAlexaff
Thomas W. Armstrong, Daniel J. Caldwell, Dave K. Verma

Notice bibliographique

RevueJournal of Occupational and Environmental Hygiene · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal testing and alternatives
Établissements canadiensMcMaster UniversityHamilton Health Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork scheduleOccupational exposure limitToxicantWork (physics)Occupational exposureLimit (mathematics)ToxicokineticsComputer scienceReliability engineeringToxicologyOperations researchPharmacokineticsEngineeringChemistryPharmacologyMedicineMathematicsToxicityBiologyEnvironmental healthMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Past reviews of occupational exposure limit (OEL) adjustments have covered both decision logic and calculation methods to derive factors to assure protection of workers on extended (also known as unusual) work shifts. The approaches reviewed included several Haber's rule based methods, several variants of single compartment toxicokinetic (TK) models, and physiologically based pharmacokinetic modeling. These models calculate OEL adjustment factors based on the work shift and the uptake and elimination of the toxicant. A key parameter of the TK models is the biologic half-life of the toxicant, but reliable data for the half-life are not available for all substances of concern. A spreadsheet is presented that implements TK calculations, with one of the presented TK calculation alternatives not dependent on half-life data. This half-life data independent approach is suggested as a viable option for situations when the toxicant's half-life is unknown or uncertain.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil0,490

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,120
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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