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Enregistrement W1988082409 · doi:10.4103/0019-5278.16035

An overview of occupational health research in India

2005· article· en· W1988082409 sur OpenAlexaff
Ramanakumar V. Agnihotram

Notice bibliographique

RevueIndian Journal of Occupational and Environmental Medicine · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnergy and Environment Impacts
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOccupational safety and healthAgricultureBusinessLegislationOccupational hygieneIndustrialisationEnvironmental healthEnforcementEconomic growthOccupational health nursingMedicinePolitical scienceHealth careHealth policyGeographyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent industrialization and globalizations are changing the Indian occupational morbidity drastically. Traditionally labor-oriented markets are on change towards more automation and mechanization, at the same time general awareness about occupational safety, occupational and environmental hazards were not spread in the society. This review will provide an overview of existing evidence from community based epidemiological studies and address the growing needs for evidence-based occupational health research in India. Review of all published results. Occupational research is seen as more complex issue in India, which Includes child labor; poor industrial legislation; vast informal sector; less attention to industrial hygiene and poor surveillance data across the country. While India experiencing economic transition, occupational research approach should balance between understanding the modern industrial exposures and health risks of traditional sectors like agriculture and plantations. Strategies like modern occupational health legislation, enforcement machinery in sub-district level, training to health professionals, need for epidemiological evidence and international collaborations were discussed to deal with the situation.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,151
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,260 · 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'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

Citations50
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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