Results of the 2019 Survey of Engineered Nanomaterial Occupational Health and Safety Practices
Notice bibliographique
Résumé
In collaboration with RTI International, the U.S. National Institute for Occupational Safety and Health (NIOSH) administered a survey to North American companies working with nanomaterials to assess health and safety practices. The results would contribute to understanding the impact of the efforts made by the NIOSH Nanotechnology Research Center (NTRC) in communicating occupational health and safety (OHS) considerations for workers when handling these materials. The survey, developed by RAND Corporation, was conducted online from September 2019-December 2019. Forty-five companies or organizations in the U.S. and Canada that fabricate, manufacture, handle, dispose, or otherwise use nanomaterials completed the survey. The survey was designed to answer research questions regarding the nanomaterials in use, which resources the companies have consulted for OHS guidance, and the overall OHS culture at the companies. Other questions specifically addressed whether the companies interacted with NIOSH or NIOSH resources to inform OHS policies and practices. Among participating companies, 57.8% had a maximum of 50 employees. Gold nanoparticles and polymers were most common (n = 20; 45.5% each), followed by graphene (36.4%), carbon nanotubes and nanofibers (34.1%), and zinc oxide nanoparticles (31.8%). Environmental monitoring was performed by 31.8% of the companies. While 88.9% of the companies had laminar flow cabinets, only 67.5% required it to be used with ENMs. Information and training programs were indicated by 90% of the sample, and only 29.6% performed specific health surveillance for ENM workers. Personal protective equipment primarily included gloves (100%) and eye/face protection (97.7%). More than a third (37.8%) of the respondents reported using at least one NIOSH resource to acquire information about safe handling of ENMs. The small number of companies that responded to and completed the survey is a considerable limitation to this study. However, the survey data are valuable for gauging the reach and influence of the NIOSH NTRC on nano OHS and for informing future outreach, particularly to small businesses.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».