Identifying the Determinants of Viable Microorganisms in the Air and Bulk Metalworking Fluids
Notice bibliographique
Résumé
Exposure assessment was conducted for an epidemiologic study of the respiratory effects of exposure to metalworking fluids (MWF). As part of the study, airborne microorganisms were collected with a two-stage microbial impactor, and a sample of the bulk soluble MWF was collected from each machine sump, as well as information about the work environment. These data were then used to develop multivariate statistical models of the determinants bulk MWF and airborne microbial levels. Microbial concentrations in the bulk MWF ranged from 5 x 10(4) to 5 x 10(10) colony-forming units (CFU)/mL, with a geometric mean of 3.4 x 10(7) CFU/mL. The geometric mean airborne microbial level was 182 CFU/m3 (for particles size <8 microm) with a range of 1 to 8,308 CFU/m3. In modeling the determinants of bulk microorganisms, fluid-related factors were the most important characteristics associated with microbial levels, followed by process-related and environmental factors. The final full multivariate model predicted a significant reduction in bulk microbial levels by increasing pH of the fluid and reducing the amount of tramp oil leaking into the fluid. For the airborne microbial models, process-related factors were the major characteristics associated with microbial levels, followed by factors related to worker activities and environmental factors. The final full multivariate model predicted a significant control of airborne microorganisms by increasing worker distance from the machine, reducing the number of machines within 10 feet of the worker, decreasing the bulk microbial levels, and adding machine enclosures. These models can be used to prioritize nonbiocidal interventions to control microbial contamination of the bulk MWF and the air.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».