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Enregistrement W2012916339 · doi:10.1080/19338244.2010.511309

Estimating Occupational Beryllium Exposure from Compliance Monitoring Data

2011· article· en· W2012916339 sur OpenAlexaff
Michele P Hamm, Igor Burstyn

Notice bibliographique

RevueArchives of Environmental & Occupational Health · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOccupational exposure and asthma
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBerylliumJob-exposure matrixOccupational exposureOccupational safety and healthExposure assessmentOccupational exposure limitEnvironmental healthOccupational medicinePersonal protective equipmentStatisticsOccupational hygieneEnvironmental scienceMedicineMathematicsCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Internal medicineChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Occupational exposure to beryllium is widespread and is a health risk. The objectives of this study were to develop plausible models to estimate occupational airborne beryllium exposure. Compliance monitoring data were obtained from the Occupational Safety and Health Administration for 12,148 personal measurements of beryllium exposure from 1979 to 2005. Industry codes were maintained as reported or collapsed based on the number of measurements per cell of a job-exposure matrix (JEM). Probability of exposure was predicted based on year, industry, job, and sampling duration. In these models, probability of exposure decreased over time, was highest in full-shift personal samples, and varied with industry and job. The probability of exposure was calculated using 6 JEMs, each providing similar rankings of the likelihood of non-negligible exposure to beryllium. These statistical models, with expert appraisal, are suitable for the assessment of the probability of elevated occupational exposure to beryllium.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,220
Score d'incertitude au seuil0,888

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,137
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,220 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations11
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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