Ambient solar UV radiation and seasonal trends in potential sunburn risk among schoolchildren in South Africa
Notice bibliographique
Résumé
Background. The detrimental effects of excess personal solar ultraviolet (UV) radiation exposure include sunburn, immunosuppression and skin cancer. In South Africa, individuals with minimum natural protection from melanin, including fair-skinned individuals and African albinos, and people spending extended unprotected periods outdoors are at risk of sunburn, a risk factor for skin cancer. Sunburn becomes increasingly likely during the high solar UV radiation hours around midday, and previous studies have shown that children are exposed to potentially high, sunburn-causing solar UV radiation levels while at school. Method. To estimate national potential child sunburn risk patterns, monitored ambient solar UV radiation levels at six sites in South Africa were converted into possible schoolchild solar UV radiation exposures by calculating the theoretical child exposure to 5% of the total daily ambient solar UV radiation as derived from personal child exposure studies. Results. Schoolgoing children with skin types I, II and III were identified as being at greatest risk of sunburn. There were 44 and 99 days in a year when schoolchildren with skin type III (moderately sensitive) living in Durban and De Aar, respectively, would be likely to experience sunburn. Schoolchildren with skin type I (extremely sensitive) were at risk of experiencing sunburn on 166 days in De Aar, and those with skin types I and II were at risk on at least 1 day per year at all six locations. Conclusion. Seasonal patterns show that schoolchildren with sensitive skin types may experience sunburn in spring, summer and autumn months. Differences in child sunburn risk were evident, mainly due to latitude and atmospheric aerosols. Additional factors affecting sunburn risk include schoolchildren’s use of sun protection, sun-exposed activity, and timing and duration of exposure. Understanding risk patterns and obtaining locally relevant information will assist South African skin cancer prevention and sun protection awareness
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».