Diesel exhaust exposures in an underground mine
Notice bibliographique
Résumé
The mining industry is a major contributor to the Quebec and Canadian economy. In Canada, more than 400,000 workers are involved directly or indirectly in the mining industry. Health and safety challenges in underground mines are unique regarding the complexity of the environment. Exposure to diesel engine exhaust is a major concern in underground mines due to the presence of off-road diesel-powered machinery. Diesel engine exhaust has been linked to cardiopulmonary diseases and was classified as a human carcinogen by the International Agency for Research on Cancer in 2012. Here we present the results of a preliminary study conducted in an underground gold mine in the province of Quebec in 2014-15 to assess diesel engine exhaust exposures among mine workers. The goal of this study was 1) to compare three surrogates of diesel engine exhaust exposure (total carbon, elemental carbon and respirable combustible dust) and 2) to assess diesel exhaust concentrations among the similar exposure groups and the variability of the exposures. Results were also compared to the Ontario and Quebec occupational exposure limits for compliance purposes. Environmental and breathing zone measures were taken. Average environmental results of 0.31 mg/m 3 in total carbon, 0.24 mg/m 3 in elemental carbon, and 0.17 mg/m 3 in respirable combustible dust were obtained. Average breathing zone results of 0.32 mg/m 3 in total carbon, 0.19 mg/m 3 in elemental carbon and 0.36 mg/m 3 in respirable combustible dust were obtained. Highest exposures were obtained in the conventional, scooptram and jumbo workers. The average total carbon/elemental carbon ratio was 1.3 for environmental measures, and 1.9 for breathing zone measures. The variability observed in the total carbon/elemental carbon ratio shows that interferences from non-diesel related organic carbon can skew the interpretation of results when relying only on total carbon data. More data is needed however to support this.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».