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Enregistrement W2155846700 · doi:10.1093/annhyg/mem023

Vapours and Aerosols of Bitumen: Exposure Data Obtained by the German Bitumen Forum

2007· letter· en· W2155846700 sur OpenAlexaff
Hans Kromhout, Igor Burstyn

Notice bibliographique

RevueThe Annals of Occupational Hygiene · 2007
Typeletter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle emissions and performance
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsphaltVapoursGermanEnvironmental scienceEnvironmental chemistryEnvironmental healthChemistryMaterials scienceMedicineComposite materialGeographyArchaeologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The recently published paper by Rühl et al. (2006) describes the results of measurements of exposure to bitumen fumes and vapours in a variety of industries where hot bitumen is handled in Germany. Overall, it is to be applauded that results of studies assessing exposure in a variety of industries and workplaces are being published in peer-reviewed literature and do not stay hidden in large inaccessible databases or grey literature. We consider the Annals of Occupational Hygiene to be the world-class forum for publishing such studies and it has done so increasingly over the last two decades. Given that quantitative exposure data are becoming more and more essential to modern epidemiology for establishing exposure–response relations and risk assessment (Stewart et al., 1996; Loomis and Kromhout, 2004) it is of utmost importance that peer review of such studies is done rigorously. (By doing so, the readership and future users of the data are offered the opportunity to fully evaluate and appreciate the presented data.) Having carefully appraised the paper by Rühl et al. (2006) we are of the opinion that in this particular case adequately critical review by the journal has not taken place. We therefore would like to highlight several important issues that will enable readership to appreciate the value of exposure survey described by Rühl et al., as well as the appropriateness of the manner in which it was presented and interpreted in the paper.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0020,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,259 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations20
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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