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Enregistrement W4390194648 · doi:10.18280/ijsse.130611

Health Risk Assessment Due to Indoor Air Pollution in Air Conditioning Manufacturing Plants

2023· article· en· W4390194648 sur OpenAlexvenueno aff
Ahmed A. Hussien, Kamel K. Al‐Zboon, Walaa Matalqa, Abdullah H. M. AlEssa

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Safety and Security Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle emissions and performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAir conditioningEnvironmental scienceAir pollutionEnvironmental healthIndoor air qualityEnvironmental engineeringEngineeringMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The interplay between workplace air quality and the well-being and productivity of industrial personnel is of paramount importance.This research was undertaken to evaluate the influence of air pollutants on health outcomes and comfort levels within air conditioning manufacturing facilities.A systematic field survey measured indoor levels of carbon monoxide (CO), carbon dioxide (CO2), particulate matter (PM10 and PM2.5), and nitrogen oxides (NOx).It was observed that the mean concentrations of CO, CO2, and NOx were compliant with acceptable standards.In contrast, PM10 and PM2.5 levels frequently surpassed acceptable thresholds, potentially compromising respiratory health and necessitating the implementation of enhanced protective measures, including the mandatory use of appropriate personal protective equipment (PPE), particularly respiratory protection.Hazard Quotient (HQ) assessments yielded values ranging from 0.068 to 0.115 for PM10, 0.007 to 0.008 for NO2, 0.026 to 0.103 for CO, and 0.100 to 0.104 for CO2, all of which were below the threshold of one, suggesting an absence of immediate health risks.However, the average HQ values suggested a hierarchical order of potential impact with CO2 being the highest, followed by PM10, CO, and NO2.The Health Index (HI) values varied across different plant sections, with the highest recorded in cutting and drilling areas (0.3152) and the lowest outside the plant (0.1150).Based on the health risk calculations, the respiratory system was identified as the most vulnerable, followed by the cardiovascular and nervous systems, with eye irritation as a lesser concern.The findings underscore the imperative for continuous air quality monitoring and the establishment of comprehensive awareness programs, alongside robust emergency and evacuation protocols, to mitigate health risks.The study advocates for the integration of occupational health considerations into industrial management strategies and local regulatory policies, emphasizing the critical role of air quality management in the maintenance of worker health and safety in manufacturing settings.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,640
Score d'incertitude au seuil0,441

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,245 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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