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Enregistrement W2650419462 · doi:10.70010/oxpp6896

Mesure de l’efficacité des gants de protection contre les nanoparticules dans des conditions simulant leur utilisation en milieu de travail

2016· article· fr· W2650419462 sur OpenAlexaff
Ludwig Vinches, Mohamed Zemzem, Stéphane Hallé, C. Michaud Peyrot, Kevin J. Wilkinson, Nathalie Tufenkji

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueErgonomics and Human Factors
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’emploi croissant des nanoparticules manufacturées dans l’industrie et les laboratoires conduit inévitablement à une augmentation de l’exposition des travailleurs aux nanomatériaux. Si en laboratoire les nanoparticules sont manipulées principalement dans des espaces confinés, il en est tout autrement dans les secteurs industriels de fabrication, de transformation et de manutention de ces produits. Dans ces circonstances, la stratégie de maîtrise des risques passe par le port d’équipements de protection adaptés. Bien que de nombreuses études aient été réalisées sur les équipements de protection respiratoire (masques jetables et intégraux), encore trop peu sont menées sur la protection cutanée et en particulier sur les gants. De plus, les quelques résultats issus de la littérature sont souvent contradictoires. Cette étude s’est articulée autour de trois grandes parties correspondant aux objectifs définis en début de projet. Tout d’abord, il a permis de concevoir un banc d’essai pouvant appliquer des déformations triaxiales dynamiques sur les gants de protection, simulant leur utilisation en milieu de travail. En parallèle, un protocole d’échantillonnage rigoureux a été développé afin de minimiser les contaminations éventuelles. Les mesures des concentrations en nanoparticules dans la solution d’échantillonnage ont été réalisées par spectrométrie de masse, une technique ayant des limites de détection inférieures à une partie par milliard (ppb). La deuxième grande partie du projet a été consacrée à l’acquisition de connaissances sur les mécanismes de pénétration et la cinétique de transport des nanoparticules à travers les matériaux de gants. Plusieurs phénomènes mécaniques ou physico-chimiques ont été reconnus comme étant responsables de la perte d’intégrité des échantillons, favorisant ainsi le passage des nanoparticules. Enfin, à la suite des résultats obtenus précédemment, la dernière partie contient les recommandations émises quant au choix des gants de protection en cas de risque d’exposition aux nanoparticules. Cinq modèles de gants et cinq types de nanoparticules manufacturées ont été sélectionnés pour ce projet. Les gants retenus étaient parmi les plus utilisés dans l’industrie et les laboratoires. Il y avait trois modèles de gants en nitrile de différentes épaisseurs, un modèle en latex et un modèle en néoprène. Deux solutions de nanoparticules d’or, une d’argent, une de dioxyde de silice et une de nanocellulose cristalline ont été étudiées. Sur les cinq modèles de gants, trois d’entre eux ont montré une efficacité satisfaisante contre les nanoparticules utilisées. Cependant, il y a deux modèles en nitrile qui ont présenté une efficacité médiocre, l’un d’entre eux devant même être déconseillé lors de la manipulation de nanoparticules en solution aqueuse. Au regard de ces résultats, il est important de poursuivre cet effort de recherche. Certains paramètres extrinsèques aux matériaux, facilitant le passage des nanoparticules, ont été déterminés et étudiés. Cependant, des travaux futurs seront absolument nécessaires pour définir précisément le rôle des nanoparticules et en particulier l’effet de certains paramètres inhérents comme leur forme, leur charge ou encore leur fonctionnalisation. De plus, une collaboration plus étroite devra être établie avec les manufacturiers de gants pour proposer des matériaux de gants alternatifs offrant une protection accrue contre les nanoparticules.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,491
Score d'incertitude au seuil0,994

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations0
Publié2016
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