Occupational Monitoring of Particulate Diesel Exhaust by NIOSH Method 5040
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
NMAM 5040 is a particulate carbon method based on a thermal-optical analysis technique. The method was evaluated and published as a method for monitoring occupational exposures to particulate diesel exhaust, but it is applicable to particulate carbon aerosols in general, and has been routinely used in both occupational and environmental settings. Both organic and elemental carbon are determined, but EC is a more selective measure of workplace diesel exposure. In previous studies, good agreement between TC results obtained by different methods has been achieved, but the OC-EC results for different methods have been quite variable. Although a reference material is not currently available to test the accuracy of different methods, previous studies indicate that purely thermal methods are subject to positive bias from organic materials that char. Charring and inadequate removal of refractory OC components during the nonoxidative mode (typically 550 degrees C in nitrogen) likely explain the positive bias of thermal methods, as well as the large variability across methods. These interferences may be negligible in some cases (e.g., samples from mines), but they present significant biases in others (e.g., urban air samples, samples containing wood or cigarette smokes). Good interlaboratory agreement was obtained in a round robin comparison between six laboratories that used NMAM 5040, which was not the case with purely thermal methods. Good agreement has also been seen in smaller-scale comparisons conducted for quality assurance purposes. Until a suitable reference material becomes available, such comparisons are recommended as part of a laboratory's QA procedures. At present, five commercial laboratories (4 in the United States and 1 in Canada) perform the 5040 analysis, and over 40 instruments are in use globally for environmental and occupational monitoring.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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