Measurement of ambient fiber and fibrous glass concentrations near three fiberglass wool manufacturing facilities in the United States
Notice bibliographique
Résumé
A limited number of published studies have evaluated concentrations of airborne fibers in outdoor air, with even fewer assessing typical air concentrations in the ambient air near fiberglass wool manufacturing facilities. Building upon the assessment by Switala et al. (Citation1994), area samples for airborne fiber concentrations (diameters of less than 3 µm, lengths greater than 5 µm, and aspect ratios equal to or greater than 5 to 1) were collected at fixed locations along the fence lines of three fiberglass wool manufacturing facilities in the United States. Samples were analyzed by the National Institute for Occupational Safety and Health (NIOSH) Method 7400, via phase contrast microscopy (PCM) using “B” counting rules. A total of 134 samples were collected across the three plants. Overall, 73% of the samples collected were below the limit of quantification (LOQ). Using the Kaplan–Meier (KM) method for estimation of values below the LOQ, the geometric mean fiber concentration for all plants combined was 0.0028 fibers per cubic centimeter (f/cc), with the 95th percentile upper confidence level at 0.0049 f/cc. Of those samples with detectable concentrations of airborne fibers (n = 36), when further analyzed using energy dispersive X-ray (EDX) analysis, only one sample had a detectable glass fiber concentration at 0.0045 f/cc, which was noted as the detection limit for the method. This glass fiber concentration is within the range anticipated for ambient fibrous glass near production facilities, suggesting consistency with measurements made by Switala et al. (Citation1994), despite changes in production methods (i.e., use of different binders) since 1994 and the use of updated methods for treatment of values below the LOQ in the current assessment.
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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 ».