Exposure Levels and Determinants of Softwood Dust Exposures in BC Lumber Mills, 1981–1997
Notice bibliographique
Résumé
Measurements of personal exposure to wood dust (n = 1237) collected by the Workers' Compensation Board of British Columbia, Canada, over the period 1981-1997 were used to construct an empirical model to identify broad determinants of softwood dust exposure. Potential determinants of exposure examined included species of tree processed; company; geographic location of lumber mill; department; job title; calendar year; and production factors such as board feet of lumber produced per year. A determinants of exposure model was built using multiple linear regression. Nested within this compliance database was a subset of samples collected for a research study. These enabled the authors to explore whether differences in exposure measurements can in part be explained by sampling strategy (research versus compliance). Potential differences were examined by examining differences in means for each job title, stratified by sampling strategy; and by offering "sampling strategy" as a categorical predictor variable to the empirical model. Multiple linear regressions revealed the most important determinants of increased wood dust exposure to be mill location away from the coast, earlier calendar year, and indoor jobs. The empirical model had an R2 of 0.39 and a predictive range from 0.02 to 25.45 mg/m3. Research and compliance sampling strategies showed no difference in mean exposure and distribution in the empirical model (p < 0.05), suggesting that regulatory exposure databases may be of utility for exposure assessment in epidemiology. This research indicates that compliance-sampling strategies do not result in an overestimation of mean exposure levels within jobs, but they do focus on a biased sample of jobs-those most highly exposed.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».