Establishment of a national Canadian workplace exposure database: progress and challenges
Notice bibliographique
Résumé
Objectives Workplace exposure databases are important tools in epidemiologic research and have been established in several countries. With the exception of radiation, a national occupational database has not existed in Canada, in part because workplace regulation is fractioned into multiple federal and provincial jurisdictions. As part of the CAREX Canada project, measured exposure data is being centralized in a Canadian workplace exposure database (CWED). Methods Fifteen Canadian regulatory jurisdictions were contacted with open-ended survey questions pertaining to their existing occupational exposure data (number of records, storage format, retention), sampling practices (historical time frame, yearly rate), and regulatory practices. Data were requested from all jurisdictions. Temporal, geographical, and industry-based data gaps were identified; efforts to fill these are underway. Results Initially, two provincial databases (N=70 000 and 110 000 samples) and one national radiation exposure database (N=150 000) were obtained for integration into the CWED, providing a solid base for exposure estimates. Although obtaining data has been more complicated than predicted, CAREX Canada9s evolving partnerships with other Canadian jurisdictions will ensure that some existing gaps are filled. The CWED is anticipated to grow from its current size of 330 000 entries to 430 000 entries by 2013. Conclusions The CWED will be a useful stand-alone tool for exposure related questions. It will also be an excellent source of information for a variety of end-users in the areas of primary prevention, research, and exposure and disease surveillance. Examples of the CWED9s utility to epidemiologic research and challenges associated with its development will be discussed.
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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 | 0,086 | 0,113 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,012 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,016 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».