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Enregistrement W2135083951 · doi:10.1093/annhyg/mes102

Ultrafine Particle Characteristics in a Rubber Manufacturing Factory

2013· article· en· W2135083951 sur OpenAlexaff
Boowook Kim, Jong Seong Lee, Byung Soon Choi, So Young Park, Jin‐Ha Yoon, Hyun‐Wook Kim

Notice bibliographique

RevueThe Annals of Occupational Hygiene · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensWorkers Compensation Board of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNatural rubberCondensation particle counterMaterials scienceUltrafine particleParticle numberParticle (ecology)Particle sizeComposite materialCuring (chemistry)Chemical engineeringNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: According to epidemiological research, exposure to rubber fumes can cause various types of cancer and can lead to an increase in death rate because of cardiovascular diseases. OBJECTIVES: In this study, we have assessed the characteristics of ultrafine particles emitted into the air during the manufacturing of rubber products using waste tires. METHODS: To assess the aerosol distribution of rubber fumes in the workplace from a product during curing, we have performed particle number concentration mapping using a handheld condensation particle counter. The particle number concentration of each process, count median diameter (CMD), and nanoparticle ratio (<100nm) were determined using an electrical low-pressure impactor (ELPI), and the surface area concentration was determined using a surface area monitor. The shape and composition of the sampled rubber fumes were analyzed using an ELPI-transmission electron microscopy grid method. Further, the rubber fume mass concentration was determined according to the Methods for the Determination of Hazardous Substances 47/2. RESULTS: The results of particle mapping show that the rubber fumes were distributed throughout the air of the workplace. The concentration was the highest during the final process of the work. The particle number concentration and the surface area concentration were 545 000cm(-3) and 640 µm(2) cm(-3), respectively, approximately 10- and 4-fold higher than those in the outdoor background. During the final process, the CMD and the nanoparticle ratio were 26nm and 94%, respectively. Most of the rubber fume particles had a compact shape because of the coagulation between particles. The main components of these fumes were silicon and sulfur, and heavy metals such as zinc were detected in certain particles. The filter concentration of the rubber fumes was 0.22mg m(-3), lower than the UK workplace exposure limit of 0.6mg m(-3). CONCLUSIONS: Therefore, the rubber manufacturing process is a potentially dangerous process that produces a high concentration of specific nanoparticles.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,142
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,226 · 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.

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

Citations35
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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