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Enregistrement W4400354557 · doi:10.1093/occmed/kqae023.0749

P-207 WHY YOU SHOULD KNOW HOW YOUR AEROSOL SAMPLER IS PERFORMING

2024· article· en· W4400354557 sur OpenAlexaboutno aff
Steven Verpaele

Notice bibliographique

RevueOccupational Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueChemical Safety and Risk Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAerosolNeed to knowEnvironmental scienceMedicineComputer scienceMeteorologyPhysicsComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction and methods A recent survey of aerosol sampling heads used within the metals industry was done in parallel to a survey of European laboratories concerning the methods used for the determination of nickel in workplace air. Results This survey revealed a wide variety of inhalable, thoracic, and respirable samplers as being commonly used for measuring metals and metalloids exposure in workplaces. Discussion In April 2019, the Nickel Institute, a global association of primary nickel producers, held a meeting with interested parties regarding the development or adaptation of existing sampling trains to measure low levels of metals and metalloids in the workplace. The parties involved agreed on the need for international sampler comparison studies. The main objective of these studies is to compare currently used (and validate any newly developed) personal samplers for measuring particulate-related exposure (and more specifically metals and metalloids) in workplace settings. Sampler efficiency studies for relevant aerosol size fractions of those samplers currently on the market will also be included in this effort. Conclusion In this presentation, an overview of why sampler comparison and efficiency studies are needed will be provided, together with recent outcomes of a laboratory and field study funded by Worksafe BC (Canada).

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,866
Score d'incertitude au seuil0,997

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)0,0040,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,258 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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