An improved experimental methodology to evaluate the effectiveness of protective gloves against nanoparticles in suspension
Notice bibliographique
Résumé
Recent studies underline the potential health risks associated to the "nano" revolution, particularly for the workers who handle engineered nanoparticles (ENPs) that can be found in the formulation of several commercial products. Although many Health & Safety agencies recommend the use of protective gloves against chemicals, few studies have investigated the effectiveness of these gloves towards nanoparticle suspensions. Moreover, the data that are available are often contradictory. This study was designed to evaluate the effectiveness of protective gloves against nanoparticles in suspension. For this purpose, a new methodology was developed in order to take into account parameters encountered in the workplace such as mechanical deformations (MD) that simulate hand flexion and sweat. The effects of the precise experimental protocol on the concentrations of nanoparticles that were detected in the sampling suspension were assessed. Several samples of nitrile rubber gloves (73 µm thick), taken from different boxes, were brought into contact with gold nanoparticles (5 nm) in water. During their exposure to ENPs, the glove samples submitted systematic mechanical deformations and were placed in contact with a physiological solution simulating human sweat. Under these conditions, results obtained by inductively coupled plasma mass spectrometry (ICPMS) showed that the 5 nm gold nanoparticles passed through the protective gloves. This result was acquired, in spite of the observation of significant losses during the sampling phase that will be important for future experiments evaluating the effectiveness of these materials.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».