MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4417476108 · doi:10.24124/2025/30706

Validating the use of a multi-fraction sampler for recovering inhalable and respirable dust mass, and metals in workplace air: Application to welding environments

2025· dissertation· W4417476108 sur OpenAlexfundno aff
Leila Doudey

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueOccupational exposure and asthma
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWorkSafeBC
Mots-clésGravimetric analysisRepeatabilityReproducibilityWeldingCertified reference materialsAerosol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

,This study validated the Disposable Respirable Sampler (DRS) as an integrated, multi-fraction sampler for simultaneous measurement of inhalable and respirable aerosol mass and associated metals in occupational welding environments, following ISO 7708 definitions. The DRS consists of a disposable body with polyurethane foam, a PVC chimney, and a 25 mm PVC filter. Gravimetric analysis of the filter represents the respirable fraction, while the foam and chimney combined represent the inhalable fraction. Validation included laboratory gravimetric and chemical testing, followed by field sampling at three welding shops in Prince George, BC. Gravimetric tests in a controlled chamber (25 °C, 50% RH) confirmed mass stability of all components over 3–4 weeks. DRS limits of detection (LOD) and quantification (LOQ) were 22/72 µg (filter), 41/137 µg (foam), and 183/610 µg (capsule), within ISO 15767 criteria. Laboratory validation using certified stainless-steel welding fume (SSWF) reference material at four concentration levels (0.1, 0.5, 1, and 2 × TLV) established strong analytical performance. Analytical recovery values for the chimney + foam component ranged from 91.5–107.3% for Cr, 93.5–102.9% for Fe, 87.7–98.9% for Mn, and 90.6–107.1% for Ni, with method repeatability, expressed as the coefficient of variation (CV) ranged from 1.5% to 6.6%, and intermediate reproducibility between 3.0% and 9.7%, all within acceptable thresholds. Recoveries for the filter fraction ranged from 91.7–103.6% for Cr, 92.2–103.1% for Fe, 90.6–97.3% for Mn, and 91.2– 99.8% for Ni, with method repeatability values between 0.8% and 5.4% and reproducibility between 1.0% and 6.4%, confirming robust analytical precision. Field validation across three welding shops revealed substantial to excellent agreement with reference methods for gravimetric measurements (Concordance Correlation Coefficients: 0.767–0.964). For inhalable dust, DRS performance varied: 114% of reference values at Cariboo (CCC = 0.827), 72.6% at GAP (CCC = 0.287), and 97.6% at Stinger (CCC = 0.964), with a pooled mean of 91.5%. Respirable dust results were more consistent, with DRS measuring 0.156, 0.68, and 0.374 mg/m³ versus cyclone values of 0.13, 0.594, and 0.334 mg/m³, reflecting a pooled 15.8% oversampling bias that was consistent and predictable across all sites. Metals analysis showed no statistically significant differences between samplers (p > 0.05) for either fraction, with high correlation coefficients (R² ≥ 0.90) for iron, manganese, copper, and zinc, indicating that gravimetric discrepancies were not due to collection efficiency. This validation confirms the DRS as a reliable, field-ready tool for dual-fraction aerosol sampling in occupational welding environments. The sampler demonstrates minimal capsule wall deposition (

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,263 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Explorer davantage

Même sujetOccupational exposure and asthmaTravaux en français237 207