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Enregistrement W2022498970 · doi:10.1080/15298660008984534

Benzene and Total Hydrocarbon Exposures in the Upstream Petroleum Oil and Gas Industry

2000· article· en· W2022498970 sur OpenAlexaffabout
Dave K. Verma, Diane M. Johnson, James D. McLean

Notice bibliographique

RevueAIHAJ - American Industrial Hygiene Association · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensMcMaster UniversityShell (Canada)Hamilton Health Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleum industryBenzeneGasolinePetroleumEnvironmental scienceWaste managementPetroleum productUpstream (networking)KeroseneOccupational exposure limitOccupational exposureFuel oilEnvironmental engineeringChemistryEngineeringMedicineEnvironmental healthOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Occupational exposures to benzene and total hydrocarbons (THC) in the Canadian upstream petroleum industry are described in this article. A total of 1547 air samples taken by 5 oil companies in various sectors (i.e., conventional oil/gas, conventional gas, heavy oil processing, drilling and pipelines) were evaluated and summarized. The data includes personal long- and short-term samples and area long-term samples. The percentage of samples over the occupational exposure limit (OEL) of 3.2 mg/m3 or one part per million for benzene, for personal long-term samples ranges from 0 to 0.7% in the different sectors, and area long-term samples range from 0 to 13%. For short-term personal samples, the exceedance for benzene is at 5% with respect to the OEL of 16 mg/m3 or five parts per million in the conventional gas sector and none in the remaining sectors. THC levels were not available for all sectors and had limited data points in others. The percentage exceedance of the OEL of 280 mg/m3 or 100 parts per million for THC as gasoline ranged from 0 to 2.6% for personal long-term samples. It is recommended that certain operations such as glycol dehydrators be carefully monitored and that a task-based monitoring program be included along with the traditional long- and short-term personal exposure sampling.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,500
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations34
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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