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Enregistrement W2081085444 · doi:10.2486/indhealth.ms1207

Exposure to Respirable Particulates and Silica in and around the Stone Crushing Units in Central India

2010· article· en· W2081085444 sur OpenAlexfundno aff
Krishnendu Mukhopadhyay, Ramalingam Ayyappan, Raghunathan RAMANI, Venkatesan Dasu, Arulselvan Sadasivam, Pramod Kumar, Shyam Narayan Prasad, Sankar Sambandam, Kalpana Balakrishnan

Notice bibliographique

RevueIndustrial Health · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealthcare and Environmental Waste Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthInternational Development Research Centre
Mots-clésParticulatesMetallurgyEnvironmental scienceMining engineeringMaterials scienceGeologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stone crushing unit workers suffer from particulate matters and respirable silica at work and in their residents nearby. The present study was undertaken to evaluate the area and personal exposure concentration of respirable particulate matters and silica in workplaces and in surrounding villages. PM(10), PM(4) and PM(2.5) were considered for unit area measurement and PM(4) and PM(2.5) were considered for personal exposure measurements. The ambient PM(10) and indoor respirable particulate sampling and analyses were carried out in two neighboring villages adjacent to a cluster of 100 stone crushing units in central India. The study was conducted in two years with varied seasons to provide baseline data on the existing particulate concentration with and without control intervention. Monitoring and analytical criteria were fulfilled according to the National Institute for Occupational safety and Health (NIOSH), USA protocol. The study reports the higher particulates and respirable silica with respect to the national and international guidelines in and around the study units. However, in nearby villages, the particulate concentrations and silica were comparatively less. An innovative dust abatement dry engineering control system was installed as a pilot work to reduce dust emission from the unit and the results afterward were found to be encouraging.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,246 · 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'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

Citations15
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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