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Enregistrement W2331963465 · doi:10.1080/15459624.2013.843784

Respirable Dust and Respirable Silica Exposure in Ontario Gold Mines

2013· article· en· W2331963465 sur OpenAlexaffabout
Dave K. Verma, Gyan S. Rajhans, Om P. Malik, Karen des Tombe

Notice bibliographique

RevueJournal of Occupational and Environmental Hygiene · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensMcMaster University Medical CentreSGS (Canada)McMaster UniversityResearch CanadaHamilton Health Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceOccupational exposureWaste managementMining engineeringEnvironmental chemistryEnvironmental healthEngineeringChemistryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A comprehensive survey of respirable dust and respirable silica in Ontario gold mines was conducted by the Ontario Ministry of Labor during 1978-1979. The aim was to assess the feasibility of introducing gravimetric sampling to replace the assessment method which used konimeters, a device which gave results in terms of number of particles per cubic centimeter (ppcc) of air. The study involved both laboratory and field assessments. The field assessment involved measurement of airborne respirable dust and respirable silica at all eight operating gold mines of the time. This article describes the details of the field assessment. A total of 288 long-term (7-8 hr) personal respirable dust air samples were collected from seven occupational categories in eight gold mines. The respirable silica (α-quartz) was determined by x-ray diffraction method. The results show that during 1978-1979, the industry wide mean respirable dust was about 1 mg/m(3), and the mean respirable silica was 0.08 mg/m(3.)The mean% silica in respirable dust was 7.5%. The data set would be useful in future epidemiological and health studies, as well as in assessment of workers' compensation claims for occupational diseases such as silicosis, chronic obstructive pulmonary disease (COPD), and autoimmune diseases such as renal disease and rheumatoid arthritis.

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 enseignants0,040
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations29
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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