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Enregistrement W3043408417 · doi:10.5696/2156-9614-9.24.191201

2017 International Aircraft Cabin Air Conference

2019· article· en· W3043408417 sur OpenAlexaff
Susan Michaelis

Notice bibliographique

RevueJournal of Health and Pollution · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAir Traffic Management and Optimization
Établissements canadiensInternational Civil Aviation Organization
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésEnvironmental scienceAeronauticsAir monitoringEngineeringWaste managementAerospace engineeringEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aircraft air supplies in all current large passenger transport aircraft (apart from the Boeing 787), utilize nonfiltered air (bleed air) drawn from the compressor stage of turbine engines to provide pressurization and breathing air.This design has been utilized since the 1950s and 60s.Synthetic jet engine oils and other fluids in aircraft systems are recognized and known to contaminate the bleed air supply, impacting flight safety, occupational and public health.This conference followed on from the successful 2005 Air Safety and Cabin Air Quality International Aero Industry Conference held in London in 2005, which concluded that there was a workplace problem resulting in chronic and acute illness amongst flight crew (pilots and cabin crew) and expressed concerns that passengers may also be suffering from similar symptoms to those exhibited by the flight crew.In the years after the 2005 conference, one cargo airline introduced a cockpit filter unit to filter the air supply to the cockpit.By 2016, with the same company now developing a potential new solution to filter all the air to the passenger cabin and cockpit, a new conference was organized to look at the current understanding of the issue and potential solutions for operators and regulators. ORGANIZATIONSThe conference principal organizer was the Global Cabin Air Quality Executive (GCAQE), which was established in 2006 as a global coalition of health and safety advocates committed to raising awareness and finding solutions to poor air quality in aircraft.The conference was supported by Pall Aerospace and the following international worker organizations: the British pilot union (PPU), Unite the Union (Britain's largest trade union), Air Canada Pilot Association (ACPA), Australian Federation of Air Pilots (AFAP), Australian International Pilots Association (AIPA), Association of Professional Flight Attendants (APFA), the International Transport Workers' Federation (ITF) and the University of Stirling.The conference was endorsed by the European Sealing Association, Collegium Ramazzini and the International Joint Policy Committee of the Societies of Epidemiology. THE CONFERENCE PROGRAMThe conference program of the 2017 International Aircraft Cabin Air Conference included more than 30 oral and video presentations presented by scientists, doctors, pilots, cabin crew, engineers and experts from 11 countries covering a broad spectrum of topics.Most of these presentations are presented in this issue of the journal.The topics include engine design and mechanisms of oil leakage, flight safety, occupational health and safety, regulatory issues, risk management, international actions, reporting, medical and scientific evidence, jet oils, filtration, air quality sensors, legal implications and causation.The following are a list of the papers presented at the 2017 International Aircraft Cabin Air Conference held at Imperial College London on September 19-20, 2017 in London in the United Kingdom.Papers were formatted by Dr. Emma King (University of Stirling) and are presented in alphabetical order by corresponding author last name.Neither the conference organizers or the Journal of Health and Pollution can be held responsible for inaccuracies or errors in any included papers.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,212
Score d'incertitude au seuil0,708

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2120,121

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,225 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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