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Enregistrement W7117131092 · doi:10.11159/ijtan.2025.003

Performance of Chemical Protective Clothing against Nanoscale Particles: Preliminary Work on the Influence of the Environmental Working Conditions

2025· article· W7117131092 sur OpenAlexvenueno aff
Ludwig Vinches, Stéphane Hallé

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Theoretical and Applied Nanotechnology · 2025
Typearticle
Langue
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticles: synthesis and applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClothingWork (physics)Scale (ratio)Working environmentMetal working

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chemical protective clothing (CPC) is widely used to protect the skin from airborne nanoscale particles (ANP).While many studies have evaluated CPC materials, few have considered the influence of environmental conditions.However, temperature and relative humidity can significantly alter filtration processes and, as a result, the performance of CPC.Employing NaCl and TiO2 ANP, the performance of a model of CPC has evaluated in some different conditions of temperature (20C to 40C) and relative humidity (RH) (40% to 80%).Longtime exposure (clogging effect) has also been investigated.Results indicate that temperature and RH significantly affect the penetration of NaCl and TiO2 rutile ANP, particularly in shortterm exposures.Secondly, clogging due to the deposit of NaCl ANP on the filtering fibers is measured each thirty minutes of exposure up to three hours with a RH of 40%, 60% and 80%.At 40% and 60% RH, the penetration seems to be stable.At 80% of RH, the penetration decreases by more than 10-15% with the exposure time.These findings highlight the importance of considering environmental conditions when selecting and using CPC for ANP protection.Future research should investigate the long-term effects of exposure to ANP under various environmental conditions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,245
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,212 · 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'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

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