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Enregistrement W2130033512 · doi:10.1080/10473220390244667

Characterization of Chemical Exposures in Hairdressing Salons

2003· article· en· W2130033512 sur OpenAlexaffabout
France Labrèche, J.W. Forest, Mylène Trottier, Michèle Lalonde, Robert Simard

Notice bibliographique

RevueApplied Occupational and Environmental Hygiene · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueConservation Techniques and Studies
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Police Service
Organismes subventionnairesUniversity of Birmingham
Mots-clésCharacterization (materials science)Materials scienceNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Workers in hairdressing salons are exposed to several hundred chemicals, of which a few are possibly detrimental to pregnant workers or their fetuses. In Quebec, a government program provides protective reassignment for exposed pregnant workers. This study was set up to assist public health physicians by describing the exposure levels for ingredients that were measurable (i.e., airborne), selected from a list of possibly detrimental hairdressing ingredients. Twenty-six salons were sampled in Montreal, Canada, between June 1996 and December 1997. At the time of sampling, information on certain work conditions (e.g., chemical services offered, number of clients, average CO(2) level during the day) was also noted. Fifty percent of the salons provided additional services other than hairdressing, such as manicures, pedicures, or beauty treatments. Almost half of the salons were quite small, with less than 5 employees. Average temperature ranged between 17 and 26 degrees C, relative humidity between 18 and 59 percent and average CO(2) concentrations from 583 to 4301 mg/m(3). Duration of samples varied between 15 minutes and 8 hours. The most prevalent chemicals were alcohols: ethanol, at an average personal concentration of 39.9 mg/m(3), and isopropanol at an average personal concentration of 3.1 mg/m(3). Acetone, toluene, and acetates, all related to manicure services, were also measured in small quantities. An empirical mathematical model brought in evidence that CO(2) levels explained 46 percent of variation in the concentration of ethanol; when number of permanent waves done during the day and relative humidity and temperature were added, the resulting model explained 68 percent of the variations in ethanol. Thus, although the measured concentrations of chemicals were fairly low in this study, it appears possible that on very busy days, especially if other chemical services are performed in the salon, the total mixture of airborne chemicals could reach significant concentrations.

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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,104

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations61
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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