Passive Air Sampling for Gaseous Mercury in Workplace Atmospheres and for Personal Inhalation Exposure Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Inhalation exposure to gaseous elemental mercury (GEM) continues to be a concern in a number of workplaces. Examples are facilities handling mercury-containing electronic waste, such as compact fluorescent light bulbs, or so-called “gold-shops” processing the amalgams from artisanal and small-scale gold mining operations. GEM is also often present near historically mercury-contaminated sites or in dental facilities, creating the conditions for low-level, chronic inhalation exposure. Considering that inhaled GEM is readily absorbed and transferred across the blood-brain barrier, there is a need to be able to measure its air concentrations reliably and continuously. We are therefore exploring the feasibility of using a passive air sampler (PAS) recently developed for recording long term average GEM concentrations in the ambient atmosphere in the monitoring of personal GEM inhalation exposure and GEM concentrations in workplace atmospheres. This PAS is small, light, inexpensive, easy-to-operate, and requires no power. By tightly controlling sampling rates through (i) the use of a radial porous diffusive barrier, and (ii) a wind shelter, the sampler achieves high precision and accuracy. Eliminating the PAS’s wind shelter allows for its use as a wearable personal sampler, while only slightly increasing sampling rate variability. Average GEM concentrations need to be in excess of ~20 ng/m3 for the PAS to take up sufficient GEM during an 8-hour workday to achieve reliable quantification. For a 40-hour sampling period, corresponding to a traditional workweek, the threshold drops to ~5 ng/m3. At higher GEM concentrations, (i) even shorter sampling times are achievable, and (ii) a thicker diffusive barrier can be used, which increases precision by better controlling sampling rates. Side-by-side comparisons of the PAS in a number of occupational settings with personal pumped samplers support the validity of using occupational exposure estimates acquired with a PAS.
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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 | 0,000 | 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 ».