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Enregistrement W2013330235 · doi:10.1080/15298660108984628

A Comparison of Solid Sampler Methods for the Determination of Hexamethylene-Based Isocyanates in Spray-Painting Operations

2001· article· en· W2013330235 sur OpenAlexaff
Walter E. Rudzinski, Jian Yin, Ellen C. England, Gary N. Carlton, Rosa Key-Schwartz, Jacques Lesage

Notice bibliographique

RevueAIHAJ - American Industrial Hygiene Association · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOccupational exposure and asthma
Établissements canadiensInstitut de recherche Robert-Sauvé en santé et en sécurité du travail
Organismes subventionnairesNational Institute for Occupational Safety and Health
Mots-clésPolyurethaneHexamethylene diisocyanateMonomerMaterials scienceFilter (signal processing)PiperazineChromatographyChemistryComputer scienceComposite materialOrganic chemistryPolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A polyurethane foam sponge impregnated with 1-(2-methoxyphenyl) piperazine in dimethylsulfoxide was mounted in both cassette and inhalable organic monitor samplers and these were then compared with a dual-filter cassette. The samplers were used for the collection of hexamethylene diisocyanate (HDI) monomer and oligomers during actual spray-painting operations. The dual filter cassettes were positioned on a mannequin. The polyurethane foam cassette (PUF CAS) and polyurethane foam inhalable organic monitor (PUF IOM) samplers were positioned on a cart in the same maximum overspray area. Data from this pilot study suggest that there is no significant difference (P < 0.05, n = 6) in the amount of HDI monomer obtained with the PUF IOM sampler when compared with the amount obtained from the dual filter cassette. The data also suggest that the PUF IOM sampler yields a higher amount of HDI oligomer than either the dual filter cassette or the PUF CAS sampler, neither of which exhibited a significant difference (P < 0.05, n = 6) from each other.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,087
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,361 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations9
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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