Historical exposure to wood dust in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Objectives Sinonasal cancer due to wood dust exposure is well-recognised as an occupational cancer in Europe, but not in North America, possibly due to differences in tree species or exposure levels. As the first step in developing an exposure matrix for an epidemiologic study, we characterised occupational exposure to wood dust in Ontario. Methods Exposure data was obtained from Ontario (collected for surveillance and compliance purposes). Industry and occupation codes were recorded for linkage with population data. Simple descriptive analyses of wood dust exposure by industry and occupation were prepared. Results There were 3734 wood dust samples available (1780 hardwood, 1430 softwood, 524 not classified). Interestingly, 73% were above the current threshold limit value of 1.0 mg/m3 and 26% were above the historical TLV of 5 mg/m3. After removing outliers, the mean concentration of hardwood dust samples was 5.6 mg/m3 (GM: 2.4 mg/m3) and for softwoods was 3.9 mg/m3 (GM: 1.8 mg/m3). A slight downward trend in mean concentration over time was observed. Most samples (2975) were taken in the wood products and furniture manufacturing industries. Conclusions Historical wood dust exposure levels in Ontario were high, with a large proportion of measurements above the exposure limits. These data indicate that hardwood dust levels have been as high in Canada as they were in Europe in some industries and occupations. The development of this JEM for Canadian exposure to wood dust is a key step in determining whether differences from the European situation exist via a new epidemiologic study.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».