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Enregistrement W7037827624

Erosion of the air velocity cooling benefit for workers in the mining industry associated with changing workforce characteristics

2013· article· en· W7037827624 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueNPARC · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Molecular Biology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRelative humidityAir velocityHumidityCooling capacityEvaporative coolerWet-bulb globe temperatureAir temperatureCalorimeter (particle physics)Heat stress
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects of air velocity in promoting cooling through the evaporation of sweat generated when working at a high metabolic rate and/or in hot environments is well known. Many of the environmental heat stress indices consider the effect of air movement directly or indirectly within their determination, be it through the use of a specific instrument i.e. a wet-bulb globe temperature meter or Kata thermometer, or inclusion of in the calculation of a stress index, including the effective temperature, air cooling power, thermal working limit, ISO 7933?s predicted heat strain model. Within these models, ambient air temperature, relative humidity and barometric pressure are also considered in varying degrees to quantify an airstream's capacity to evaporate sweat. Deep mine studies have shown cumulative increases in heat exhaustion rates with both decreasing air velocity and decreasing air cooling powers. However, despite a capacity to cool, the resultant cooling is very dependant on sweat production and its availability for evaporation; these are included where sweat rates and skin wettedness are considered. The first depends on hydration and physiological factors whereas the second is more an engineering factor related to the degree of clothing required. As sweat rates deteriorate with aging, the benefits of evaporative cooling potential can similarly be expected to be diminished. This paper continues to report upon on-going physiological studies exploring the potential for heat stress in deep underground mines through the simulation of mining activities in environmental chambers and a human calorimeter facility. The focus of this paper is to introduce preliminary data suggesting that increasing air velocity (0.5, 1.5 & 3.0 m/s) is beneficial for young subjects (22 ± 1 yrs), as indicated by lower core and skin temperature measures and heart rate during an intermittent work protocol, and then show a lesser benefit for older subjects (62 ± 2 yrs). Both subject groups performed the same task under the same environmental condition (35°C, 60% RH) wearing a standard mining ensemble. The study similar to others being performed under the Deep Mining Research Consortium funded research continues to provide evidence that a greater understanding of heat management processes is required and that worker education is critical as environmental measures and health and safety regulations may not be expected to include all demographic factors such as age, sex and health which are known to affect human thermoregulatory response.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,206 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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