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Enregistrement W4410994460 · doi:10.70010/swbk9077

Évaluation et caractérisation de l'exposition aux fumées de soudage et leurs composantes métalliques lors d'activités de soudage au Québec

2025· report· fr· W4410994460 sur OpenAlexaboutno aff
Michèle Bouchard, Jairo Buitragp-Cortes, Naïma El Majidi, Jonathan Côté, Denis Dieme, Philippe Sarazin, Loïc Wingert

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueFire dynamics and safety research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhysicsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Problématique et objectifs : Les fumées de soudage sont classées comme cancérogènes chez l’humain et sont associées à un risque accru de plusieurs autres effets sur la santé des soudeurs. L’objectif général de cette recherche était d’établir la nature et le niveau d’exposition aux composantes métalliques lors d'activités de soudage chez des apprentis soudeurs au Québec, en effectuant des mesures dans différentes matrices biologiques et dans l’air lors d’un suivi longitudinal. Méthode : Cette recherche a été réalisée dans des écoles d'apprentis soudeurs de la région de Montréal, où les techniques de soudage les plus courantes sont utilisées. Elle a impliqué un suivi de l’exposition aux fumées et ses constituants métalliques chez 116 individus lors d’activités de soudage impliquant différents procédés : soudage à l'arc avec électrode enrobée (SMAW), soudage à l'arc sous gaz avec fil plein (GMAW) et soudage à l'arc avec fil fourré (FCAW). La mesure sériée de multiéléments métalliques a été effectuée dans des matrices biologiques multiples (urine, ongles, cheveux) afin d’évaluer les éléments métalliques les plus absorbés dans l'organisme et les matrices biologiques les plus pertinentes pour le suivi des travailleurs, de même que des facteurs influençant les doses absorbées. L’échantillonnage des fumées de soudage a également été réalisé dans la zone respiratoire de travailleurs lors de journées typiques. Résultats : Le suivi des niveaux biologiques avant le début du programme, puis au début et à la fin des modules successifs SMAW, GMAW et FCAW a montré que les concentrations de fer (Fe), de manganèse (Mn), de nickel (Ni) et de chrome (Cr) augmentaient de façon constante au fil du temps dans les ongles des mains et des pieds et les cheveux, tout au long du programme de soudage. Les concentrations d'arsenic (As) ont progressivement augmenté dans les ongles des mains et les cheveux, mais pas dans les ongles des pieds. Les concentrations de cobalt (Co) dans les ongles des mains et des pieds ont aussi augmenté au fil du temps pendant le programme de soudage (mais pas dans les cheveux). Les niveaux de Mn, de Fe et de Ni dans l'urine étaient plus élevés à la fin du module SMAW par rapport au début de ce module, mais ne montraient pas d’augmentation pour les autres modules suivants, soit le GMAW et FCAW. L'augmentation de la durée d'exposition au cours du programme de soudage (variable « temps ») était le principal facteur prédictif des niveaux de métaux les plus absorbés, en particulier du Fe, du Mn, du Ni et du Cr. L'âge, l'origine ethnique et le revenu annuel du ménage ont eu un effet sur les niveaux de métaux et ont été considérés comme des facteurs de confusion. Conclusion : Cette étude est la première au Québec et au Canada à avoir utilisé simultanément plusieurs matrices biologiques pour évaluer l'exposition à divers métaux chez des apprentis tout au long de leur programme de formation en soudage. Elle a démontré que même l'exposition aux fumées de soudage dans un environnement d'apprentissage contrôlé peut entraîner une augmentation significative des doses absorbées de plusieurs métaux et que les concentrations de métaux mesurées simultanément dans l'urine, les cheveux et les ongles sont des biomarqueurs pertinents de l'exposition aux fumées de soudage dans certaines conditions. Le présent rapport résume le contenu de trois articles qui ont détaillé les résultats en lien avec l’objectif de cette étude.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,314
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,237 · 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'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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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