Characterization of Noise and Carbon Monoxide Exposures among Professional Firefighters in British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To characterize exposures to noise and carbon monoxide (CO) among firefighters in British Columbia, Canada. METHODS: Subjects were recruited from 13 fire halls across three municipalities in Metro Vancouver. Personal full-shift noise and CO samples were collected using datalogging noise dosimeters and CO monitors on both day and night shifts. Determinants of exposure (DoE) information were recorded by trained research staff and hygienists through direct observation during the measurement period. RESULTS: In total, 113 noise and 156 CO samples were collected from 45 male firefighters, aged 41.0 ± 7.2 years with 14.2 ± 9.0 years of experience. Mean L(eq) and peak noise levels were 81.1 ± 4.8 dBA and 137.1 ± 5.2 dB, respectively; 45% of samples exceeded occupational limits. Noise levels were significantly greater on day shifts, among firefighters in non-supervisory jobs, for those working on engine and rescue trucks, by number of emergency calls they attended and in particular for motor vehicle accident (MVA) and building alarms calls, if subjects worked near or used fire equipment, or if they participated in active firefighting training activities. Full-shift and peak CO levels were 1.0 ppm [geometric mean (GM) = 0.7, geometric standard deviation (GSD) = 1.8] and 42.9 ppm (GM = 9.95, GSD = 5.6), respectively; 1% of CO samples exceeded occupational limits. Both full-shift and peak CO levels were significantly correlated by number of MVAs and building alarms calls. CONCLUSIONS: Our results show that firefighters may be at an increased risk of exposure to high noise levels, but CO exposures were lower than anticipated. Additional exposure studies are needed to confirm our results and to better understand the DoE to noise and CO among this occupational group.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».