Spatial and temporal variability of incidental nanoparticles in indoor workplaces: impact on the characterization of point source exposures
Notice bibliographique
Résumé
This study deployed a suite of direct-reading instruments in six locations inside one building to characterize variability of the background aerosol, including incidental nanoparticles (NP), over a six month period. The instrument suite consisted of a portable Condensation Particle Counter (CPC) and a Scanning Mobility Particle Sizer (SMPS) for assessing particle number concentrations and size distributions in the nano-scale range; an Aerodynamic Particle Sizer (APS) for assessing micron-scale particle number concentrations and size distributions; plus a desktop Aerosol Monitor (DustTrak DRX) and a Diffusion Charger (DC2000CE) for assessing total particle mass and surface area concentrations respectively. In terms of number concentration, NPs (<100 nm) were the dominant particles observed in the background aerosol, contributing up to 53-93% of the total particle number concentrations. The particle size distributions were bimodal with maxima around 19-79 nm and 50-136 nm, respectively, depending on workplace locations. The average detected background particle number, surface area and total mass concentrations were below 7.1 × 10(3) # cm(-3), 22.9 μm(2) cm(-3) and 33.5 μg m(-3), respectively in spring samples and below 1.8 × 10(3) # cm(-3), 10.1 μm(2) cm(-3) and 12.0 μg m(-3), respectively in winter samples. A point source study using an older model laser printer as the emission source indicated that NPs emitted from the investigated printer were distinguishable from background. However, more recent low emitting printers are likely to be indistinguishable from background, and chemical characterization (e.g. VOCs, metals) would be required to help identify emission sources.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».