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Enregistrement W4250779922 · doi:10.1080/15428110308984863

Exposure to Diesel Exhaust Emissions on Board Locomotives

2003· article· en· W4250779922 sur OpenAlexafffund
Baily Seshagiri

Notice bibliographique

RevueAIHA Journal · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle emissions and performance
Établissements canadiensEmployment and Social Development Canada
Organismes subventionnairesTransport Canada
Mots-clésEnvironmental scienceCarbon dioxideDiesel fuelAtmospheric sciencesThreshold limit valueMean valueAnimal scienceMeteorologyStatisticsToxicologyMathematicsAutomotive engineeringEngineeringChemistryMedicinePhysicsEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Measurements of diesel exhaust emissions (DEEs) were taken in the cabs of leading and trailing locomotives on 48 runs, under winter and summer conditions, on 9 different routes. The cab windows were kept open during the summer runs and closed during the winter runs. The average measurement duration was 9.5 hours. There was virtually no exposure to DEEs in the lead locomotives during winter or summer and very little in the trailing locomotives during winter. The average elemental carbon (EC) concentration in the trailing units of the summer trials was greater than or equal to the proposed American Conference of Governmental Industrial Hygienists' threshold limit value/time-weighted average of 20 µg/m3 on 26% of the runs, and was greater than or equal to 10 µg/m3 on 63%. The concentrations of the gaseous components (nitric oxide, nitrogen dioxide, and carbon monoxide) were from 10 to 20 times below their respective threshold limit values. Mean EC concentration was 2.9 µg/m3 (detection limit 2 µg/m3) during the winter runs and 17.1 µg/m3 during summer. DEEs appeared to be fairly uniformly distributed in the trailing cabs. Configuration of the locomotives had a major impact on EC concentration, with the mean concentration being nearly three times higher in the forward–backward mode than in the forward–forward mode. Descriptive statistics such as means, medians, standard deviations, and so forth, are provided. Various types of statistical comparisons are reported. Recommendations for controlling exposure are made.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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