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Enregistrement W2071956684 · doi:10.1002/ajim.20811

Farm work exposure of older male farmers in Saskatchewan

2010· article· en· W2071956684 sur OpenAlexafffundabout
Donald C. Voaklander, James A. Dosman, Louise Hagel, Joel Warsh, William Pickett

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Industrial Medicine · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Farm Safety
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of SaskatchewanUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Agricultural Statistics Service
Mots-clésMedicineDemographyOccupational safety and healthCohortWork (physics)Cohort studyEnvironmental healthGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The average age of farmers in North America is increasing each year. Research has determined that age and health status are both related to increased risk of injury. The purpose of this research was to determine the association of health and medication factors with exposure to farm work in older male farmers. METHODS: As part of a cohort study to study determinants of injury on Saskatchewan farms, 5,502 farm people associated with 2,386 Saskatchewan farms were surveyed by mail questionnaire during the winter of 2007. The primary dependent variable was average hours per week of farm work. Independent variables included illnesses, age, and medication use. RESULTS: The mean number of hours worked per week by farmers aged 55 years and older was 48. There was a significant relationship between age and hours worked with each year of age accounting for about 0.85 hr less work per week. Medication use was related to a reduction in weekly work hours during the busy fall season but was not related to work exposure averaged over the whole year. In multivariable linear regression analysis, the main contributing variables to farm work exposure were: retired status (-), working off farm (-), and age (-). CONCLUSION: The amount of hours older farmers work on the farm is considerable compared to any other occupational category. While there is a declining trend in the amount of work, a 75-year-old farmer still works, on average, about 34 hr per week. Some farmers do appear to self-limit during busy times of the year if they are taking medication.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,764
Score d'incertitude au seuil0,619

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations26
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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