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Enregistrement W970486594 · doi:10.1520/stp14459s

Volumetric and Swelling Techniques for Studying the Permeation of Protective Gloves to Solvents

2000· book-chapter· en· W970486594 sur OpenAlexaff
Gérald Perron, TN Banh, Léonard Pelletier, JE Desnoyers

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Science and PVC
Établissements canadiensInstitut de recherche Robert-Sauvé en santé et en sécurité du travailInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermeationSwellingMaterials scienceChromatographyChemistryComposite materialMembraneBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Standard test methods ASTM F 739 “Standard Test Method for Resistance of Protective Clothing Materials to Permeation by Liquids or Gases Under Conditions of Continuous Contact,” and F 1407 “Standard Test Method for Resistance of Chemical Protective Clothing Materials to Liquid Permeation-Permeation Cup Method,” are widely used to evaluate the chemical resistance of protective clothing materials. However, these techniques are not well adapted to solvents of low volatility. In this study, the chemical resistance of protective materials to solvents was investigated with volumetric and swelling techniques and compared with the standard permeation techniques. Swelling results were obtained by following the dynamic deformation of a piece of material immersed in the solvent in a specially designed cell. The volumetric technique evaluates precisely the amount of solvent that diffuses into the material over time. The polymeric membranes were neoprene, nitrile and butyl, and the solvents were acetone, cyclohexane, γ-butyrolactone, tetralin (1,2,3,4-tetrahydronaphthalene), nitrobenzene, N-methyl-2-pyrrolidinone and m-cresol. The advantages and limitations of these techniques for the evaluation of the breakthrough time and permeation rate will be discussed, especially with regard to their application to solvents of low volatility.

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)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,004

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,236 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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