229 Exposure and risk assessment for elongate mineral particles
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Asbestos and other fibrous minerals remain significant occupational and environmental concerns worldwide. Despite being effectively banned from commercial utilization in the Western world, asbestos is still produced and utilized in many countries. Exposure to so called “legacy” asbestos, still present in buildings and other objects and products, also causes concerns. This Professional Development Course (PDC) will present a framework for exposure assessment and risk characterization based on the most advanced methods and recently published models. We will show the applications of quantitative risk assessment for different situations that occupational and environmental health professionals worldwide may encounter. Examples will include potential exposure to erionite fibers during forestry activities; exposure to legacy asbestos in buildings with partially disturbed asbestos-containing materials; exposure of populations near current or former mines or other point sources such as former asbestos cement plants and shipyards; exposure during recreational activities at sites containing naturally occurring asbestos (NOA), and others. Participants will review the most recent scientific approaches to the pathogenesis and pathology of asbestos-associated diseases, important for hazard identification and a proper understanding of the health effects of asbestos. The most innovative approaches to asbestos exposure assessment will be characterized, including real time monitoring instruments, artificial intelligence tools, and exposure reconstruction from the lung burden levels. The PDC will be presented by the leading scientists in the area of asbestos risk assessment, known for their numerous peer-reviewed publications. As an added value, participants will be provided with copies of some of the most recent papers authored by the presenters, and the asbestos “risk calculator” for practical utilization.
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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 ».