Evaluation of factors affecting the performance of vacuums used to control respirable crystalline silica in the British Columbia construction industry
Notice bibliographique
Résumé
Workers in the construction industry are known to be at risk of high exposures to respirable crystalline silica (RCS). Local exhaust ventilation (LEV) has been proposed by regulators as a primary method to control RCS exposure to construction workers. However, real-world data on the effectiveness of LEV in controlling RCS exposure is limited with available studies providing varying results. This study looks at the use and performance of vacuums, a common type of LEV available, used in conjunction with different hand tools on real-world constructions sites. A combination of study methods including field sampling, worker survey and simulated tests were used. During the field sampling, information regarding the vacuums, work environment conditions and dust exposure measurements were collected. These data were later used in regressions models to determine the determinants that strongly influenced the performance of the vacuums. The worker surveys provided information on the knowledge and attitude of workers. The simulated tests were used to corroborate information from the field sampling or to test specific scenarios where there is potential secondary dust exposure due to the use of vacuums. The study results show that the age and maintenance of the vacuums had the strongest effect on the airflow of the vacuum. However, while maintaining a sufficient airflow is important to ensure dust capture, the correlation of airflow with respirable dust exposure was weak. Both age and maintenance of the vacuums as well as environmental factors play a large part in determining the respirable dust exposure to the worker. It is recommended that all vacuum users are trained in both basic principles of ventilation as well as the standard operating procedure of the specific vacuum model being used. This is as each vacuum operates differently and may require different maintenance processes.
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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 | 0,001 | 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 ».