Occupational Exposure to Silica in Construction Workers: A Literature-Based Exposure Database
Notice bibliographique
Résumé
We created an exposure database of respirable crystalline silica levels in the construction industry from the literature. We extracted silica and dust exposure levels in publications reporting silica exposure levels or quantitative evaluations of control effectiveness published in or after 1990. The database contains 6118 records (2858 of respirable crystalline silica) extracted from 115 sources, summarizing 11,845 measurements. Four hundred and eighty-eight records represent summarized exposure levels instead of individual values. For these records, the reported summary parameters were standardized into a geometric mean and a geometric standard deviation. Each record is associated with 80 characteristics, including information on trade, task, materials, tools, sampling strategy, analytical methods, and control measures. Although the database was constructed in French, 38 essential variables were standardized and translated into English. The data span the period 1974-2009, with 92% of the records corresponding to personal measurements. Thirteen standardized trades and 25 different standardized tasks are associated with at least five individual silica measurements. Trade-specific respirable crystalline silica geometric means vary from 0.01 (plumber) to 0.30 mg/m³ (tunnel construction skilled labor), while tasks vary from 0.01 (six categories, including sanding and electrical maintenance) to 1.59 mg/m³ (abrasive blasting). Despite limitations associated with the use of literature data, this database can be analyzed using meta-analytical and multivariate techniques and currently represents the most important source of exposure information about silica exposure in the construction industry. It is available on request to the research community.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».