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Record W2606716569 · doi:10.71781/11745

Identification et quantification des isocyanates générés lors de la dégradation thermique d'une peinture automobile à base de polyuréthane

2004· dissertation· fr· W2606716569 on OpenAlexfundaboutno aff
Michel Boutin

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2004
Typedissertation
Languagefr
FieldMedicine
TopicOccupational exposure and asthma
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversité de MontréalFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesInstitut de Recherche Robert-Sauvé en Santé et en Sécurité du Travail
KeywordsGradationArtHumanities

Abstract

fetched live from OpenAlex

La majorité des peintures automobile sont constituées de polyuréthanes. Ces polymères sont obtenus en faisant réagir des isocyanates avec des alcools. Lors de leur dégradation thermique, les polyuréthanes peuvent régénérer des isocyanates. Ces substances peuvent induire de l’asthme, des dermatites, des conjonctivites et des intoxications aiguës. Au Québec, plusieurs milliers de travailleurs sont susceptibles d’être exposés à la dégradation thermique de peintures automobile lors d’opérations de soudure, de meulage ou de coupe de pièces de carrosserie. Une approche systémique, permettant d’étudier les différentes phases de la combustion des polymères, a été développée et appliquée à la peinture automobile. Les résultats obtenus ont permis d’identifier les isocyanates susceptibles d’être générés lors de la combustion de la peinture. La première étape de l’approche systémique consistait à effectuer la pyrolyse du polymère dans la chambre d’ionisation d’un spectromètre de masse (Py/MS). Cette expérience, effectuée sous vide, a permis d’identifier les isocyanates générés lors du craquage thermique de la peinture. De l’isocyanate de méthylène, d’éthylène, de propyle et de butyle ainsi que de l’acide isocyanique ont été détectés. Pour réaliser les expériences de Py/MS, l’ionisation par bombardement d’atomes métastables (MAB) a été utilisée pour sa propriété de réduire considérablement la fragmentation survenant lors de l’ionisation, ce qui a facilité l’interprétation des résultats. La deuxième étape de l’approche systémique consistait à pyrolyser la peinture, en atmosphère inerte, dans une fournaise de laboratoire de type DIN 53436. Lors de cette expérience, effectuée à pression atmosphérique, les isocyanates générés lors du craquage thermique sont demeurés dans le milieu réactionnel suffisamment longtemps pour qu’une fraction de ces derniers puisse se transformer suite à des réactions intra- ou intermoléculaires. L’acide isocyanique (HNCO), le diisocyanate du 1,6-hexaméthylène (HDI), les isocyanates aliphatiques linéaires allant de l’isocyanate de méthyle (Me-i) à l’isocyanate de n-hexyle (Hex-i), les isocyanates alcéniques allant de l’isocyanate de propylène à l’isocyanate d’hexylène et différents isomères de structures de ces substances ont pu être ainsi détectés. Lors de la troisième étape de l’approche systémique, la combustion de la peinture, avec flamme, a été effectuée dans la fournaise DIN 53436 pour observer l’effet de l’oxygène sur l’émission des isocyanates. Uniquement les isocyanates détectés lors de l’étape précédente ont été observés, mais à de plus faibles concentrations. Une technique d’échantillonnage permettant de collecter les huit isocyanates (HNCO, HDI, Me-i à Hex-i) émis le plus abondamment lors de la dégradation thermique de la peinture a été développée et validée en laboratoire. Cette technique utilise des cassettes contenant deux filtres de fibre de verre imprégnés d’un agent de dérivation, le 1-(2-méthoxyphényl)pipérazine (MOPIP). L’analyse des dérivés MOPIP des isocyanates est effectuée par chromatographie liquide couplée à la spectrométrie de masse et les limites de détection pour les différents isocyanates se situent entre 0,37 et 0,60 μg de fonctions NCO par m3 d’air.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.525
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0040.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.006
GPT teacher head0.222
Teacher spread0.216 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations1
Published2004
Admission routes2
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