O38-3 Development of a source-exposure matrix for occupational exposure assessment of electromagnetic fields in the interocc study
Notice bibliographique
Résumé
<sec><st>Introduction</st> To estimate occupational exposures to electromagnetic fields (EMF) for the INTEROCC study, we constructed a database of source-based measurements from published and unpublished literature. The aim of the current work was to summarise these measurements into a source-exposure matrix (SEM), accounting for their quality and relevance. </sec> <sec><st>Methods</st> We developed methods for combining available measurements, weighting the pooled estimates by our confidence in these data. Arithmetic and geometric means, as well as estimates of variability and maximum exposure were calculated by EMF source, frequency band and dosimetry type. </sec> <sec><st>Results</st> The SEM contains confidence-weighted exposure estimates for the electric and magnetic fields for 312 EMF exposure sources (from 0 Hz to 300 GHz). Operator position geometric mean electric field levels for RF sources ranged between 0.8 V/m (plasma etcher) and 320 V/m (RF sealer), while magnetic fields ranged from 0.02 A/m (speed radar) to 0.6 A/m (microwave heating). For ELF sources, electric fields ranged between 0.2 V/m (electric forklift) and 11,700 V/m (HVTL-hotsticks), while magnetic fields ranged between 0.14 µT (visual display terminals) and 17 µT (TIG welding). </sec> <sec><st>Conclusion</st> The methodology developed allowed the construction of an EMF-SEM and may be used to summarise similar exposure data for other physical or chemical agents. The SEM will be used together with detailed information on distance to the source, automation, and other determinants of exposure reported by the study subjects, to calculate indices of cumulative exposure to EMF for their use in the analysis of brain tumours risk associated with these exposures. The SEM will also be offered publicly for its use by other researchers. </sec>
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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 | 0,000 |
| 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 ».