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Record W7028374093

Étude préliminaire de la friction des planchers recouverts de matière grasse

2002· article· fr· W7028374093 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

Venuenot available
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicAgriculture and Farm Safety
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsAluniteOccupational accidentSubmersion (mathematics)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Au cours des cinq dernières années, les chutes par glissades ont été la cause de plus de 32000 cas de lésions professionnelles au Québec. Ce type d’accidents est généralement associé à une mauvaise résistance au glissement des planchers, particulièrement dans les services alimentaires où les planchers sont exposés à la matière grasse. De juin à novembre 2001, QInc a réalisé une étude préliminaire visant à évaluer l’impact de l’entretien et de l’encrassement sur la résistance au glissement des planchers de grès exposés à la matière grasse et à l’usure depuis plusieurs années. Une procédure a été mise au point afin de simuler en laboratoire, le vieillissement accéléré des planchers de grès. Ainsi, l’usure et l’encrassement contribue à réduire de 60% la résistance au glissement initiale du grès. Cet effet est corroboré par les résultats obtenus sur le terrain. L’entretien normal ne permet pas d’éliminer l’encrassement accumulé avec les années de sorte qu’il faut procéder à une opération plus agressive pour régénérer la résistance au glissement des vieux planchers. Le traitement du grès encrassé avec des produits chimiques à base d’acide fluorhydrique ou de bifluorure (ces produits sont corrosifs et devraient être appliqués avec précautions 1) permet de régénérer en partie la résistance au glissement du grès, mais elle demeure toutefois au moins 40% inférieure à celle du grès neuf. Ces traitements chimiques attaquent aussi le grès, ce qui en accélère l’usure. Une fois l’effet du traitement disparu, les planchers sont en général plus glissant qu’avant, de sorte que le traitement doit être ré-appliqué ou le revêtement changé. Il est donc recommandé de réserver ce type de traitement aux planchers déjà usés dont on prévoit le remplacement dans un avenir rapproché. La seconde partie de l’étude a porté sur l’efficacité de l’entretien dans 12 établissements de restauration et 4 centres hospitaliers. Lors de cette étude préliminaire sur le terrain, nous n’avons pas abordé la régénération des vieux planchers. L’entretien normalement effectué par les employés des établissements de restauration est du type nettoyage humide, i.e. le passage d’une vadrouille partiellement saturée de solution de nettoyage sur le plancher. Sur une zone peu souillée, cette méthode de travail n’améliore significativement la résistance au glissement que 7 fois sur 14. Cette proportion chute à 5 sur 23 pour les planchers plus exposés à la matière grasse, en accord avec une perte d’efficacité du nettoyage humide sur les zones ayant de fortes accumulations de matière grasse. Un entretien expérimental plus vigoureux, de type nettoyage par immersion avec brossage et rinçage, a conduit à une amélioration significative de la résistance au glissement 15 fois sur 17 et 25 fois sur 28 pour des zones peu ou très exposées à la matière grasse. Ces résultats terrains démontrent qu’un effort supplémentaire d’entretien résulte en une augmentation significative de la résistance au glissement des planchers, confirmant que l’entretien des planchers constitue une mesure préventive pour contrer les chutes par glissades chez les travailleurs. 1. Consulter le répertoire toxicologique de la CSST à : https://reptox.cnesst.gouv.qc.ca/Pages/repertoire-toxicologique.aspx

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 machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
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 score0.176
Threshold uncertainty score0.351

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

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 head0.018
GPT teacher head0.212
Teacher spread0.194 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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

Citations0
Published2002
Admission routes1
Has abstractyes

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