Are Variance Components of Exposure Heterogeneous Between Time Periods and Factories in the European Carbon Black Industry?
Notice bibliographique
Résumé
Occupational exposure to chemical agents can vary enormously within- and between-workers, even when carrying out the same jobs. When repeated measurements are available, the variance components can be estimated using random- or mixed-effects models. Pooling the variance components across the fixed effects, in mixed-effects models, reduces the complexity of the models; especially, when there are a large number of fixed effects. The analyses presented in this paper tested the assumptions of homogeneity in the variance components between factories and surveys for inhalable dust exposure in the European carbon black manufacturing industry. In total, 5296 measurements from 1771 workers were available collected during two surveys carried out between 1991 and 1995. Workers were grouped into eight job categories, and for each of these separate mixed-effects models were developed, including factory, survey and in some cases the interaction term as the fixed effects. The likelihood ratio test was used to test the assumptions of homogeneity of the variance components. Statistically significant heterogeneity of the variance components was observed for two of the eight job categories, 'Fitter/Welder' and 'Warehouseman'. The heterogeneity was due mainly to differences in variance between the factories. When estimating the probability of overexposure for all the factories combined, there was little difference between the models with and without heterogeneous variance components for 'Fitters/Welders'. For the 'Warehousemen' the probability of overexposure in the last survey changed marginally from 4% in the pooled model to 6% in the heterogeneous model. Larger differences between the models were observed when estimating the probability of overexposure for individual factories, which was due to over- or under-estimation of the variance components in the pooled models. In conclusion, for most job categories pooling of the variance components appears to be justified in this database. In addition, no large differences were found when determining the industry-wide probability of 'overexposure' when comparing the pooled with the heterogeneous models. However, when evaluating the factory-specific probability of 'overexposure' or when using the models to provide exposure estimates for epidemiological studies heterogeneity in the variance components should be investigated.
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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 | 0,042 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».