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Enregistrement W2152799420 · doi:10.1080/10473220290035390

Occupational Monitoring of Particulate Diesel Exhaust by NIOSH Method 5040

2002· article· en· W2152799420 sur OpenAlexaboutno aff
M. Eileen Birch

Notice bibliographique

RevueApplied Occupational and Environmental Hygiene · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality Monitoring and Forecasting
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParticulatesDiesel exhaustChemistryCharringDiesel particulate filterEnvironmental chemistryDiesel fuelWaste managementEnvironmental scienceEngineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations76
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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