Spatial and temporal variability of incidental nanoparticles in indoor workplaces: impact on the characterization of point source exposures
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
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.
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.
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle