Climate Change and Occupational Health and Safety in a Temperate Climate: Potential Impacts and Research Priorities in Quebec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The potential impacts of climate change (CC) on Occupational Health and Safety (OHS) have been studied a little in tropical countries, while they received no attention in northern industrialized countries with a temperate climate. This work aimed to establish an overview of the potential links between CC and OHS in those countries and to determine research priorities for Quebec, Canada. A narrative review of the scientific literature (2005-2010) was presented to a working group of international and national experts and stakeholders during a workshop held in 2010. The working group was invited to identify knowledge gaps, and a modified Delphi method helped prioritize research avenues. This process highlighted five categories of hazards that are likely to impact OHS in northern industrialized countries: heat waves/increased temperatures, air pollutants, UV radiation, extreme weather events, vector-borne/zoonotic diseases. These hazards will affect working activities related to natural resources (i.e. agriculture, fishing and forestry) and may influence the socioeconomic context (built environment and green industries), thus indirectly modifying OHS. From this consensus approach, three categories of research were identified: 1) Knowledge acquisition on hazards, target populations and methods of adaptation; 2) Surveillance of diseases/accidents/occupational hazards; and 3) Development of new occupational adaptation strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».