MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2620864211 · doi:10.1088/1742-6596/838/1/012020

Nanomaterials, and Occupational Health and Safety—A Literature Review About Control Banding and a Semi-Quantitative Method Proposed for Hazard Assessment.

2017· article· en· W2620864211 sur OpenAlexaff
Kaotar Dimou, Claude Emond

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticles: synthesis and applications
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHazardous wasteOccupational hygieneHazardContext (archaeology)Occupational safety and healthRisk assessmentRisk analysis (engineering)Hazard analysisEnvironmental healthBusinessEngineeringComputer scienceMedicineWaste managementComputer securityChemistryGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent decades, the control banding (CB) approach has been recognised as a hazard assessment methodology because of its increased importance in the occupational safety, health and hygiene (OSHH) industry. According to the American Industrial Hygiene Association, this approach originates from the pharmaceutical industry in the United Kingdom. The aim of the CB approach is to protect more than 90% (or approximately 2.7 billion) of the world's workers who do not have access to OSHH professionals and traditional quantitative risk assessment methods. In other words, CB is a qualitative or semi-quantitative tool designed to prevent occupational accidents by controlling worker exposures to potentially hazardous chemicals in the absence of comprehensive toxicological and exposure data. These criteria correspond very precisely to the development and production of engineered nanomaterials (ENMs). Considering the significant lack of scientific knowledge about work-related health risks because of ENMs, CB is, in general, appropriate for these issues. Currently, CB can be adapted to the specificities of ENMs; hundreds of nanotechnology products containing ENMs are already on the market. In this context, this qualitative or semi-quantitative approach appears to be relevant for characterising and quantifying the degree of physico-chemical and biological reactivities of ENMs, leading towards better control of human health effects and the safe handling of ENMs in workplaces. The need to greater understand the CB approach is important to further manage the risks related to handling hazardous substances, such as ENMs, without established occupational exposure limits. In recent years, this topic has garnered much interest, including discussions in many technical papers. Several CB models have been developed, and many countries have created their own nano-specific CB instruments. The aims of this research were to perform a literature review about CBs, to classify the main approaches that were developed worldwide, and then to suggest an original methodology based on the characterisation of the hazard. For this research, our team conducted a systematic literature review over the past 20 years. This approach is important in understanding the conceptual basis for CB and the model's overall effectiveness. These considerations will lead to the proposal of an original hazard assessment method based on physico-chemical and biological characteristics. Such a method should help the entire industry better understand the ability of the CB approach to limit workers' exposure, while identifying the strengths and weaknesses of the approach. Developing this practice method will help to provide relevant recommendations to workers who handle hazardous chemicals such as ENMs and to the general population.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,313
Score d'incertitude au seuil0,601

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,340 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations16
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Physics Conference SeriesMême sujetNanoparticles: synthesis and applicationsTravaux en français237 207