Prioritising action on occupational carcinogens in Europe: a socioeconomic and health impact assessment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Work-related cancer is an important public health issue with a large financial impact on society. The key European legislative instrument is the Carcinogens and Mutagens Directive (2004/37/EC). In preparation for updating the Directive, the European Commission commissioned a study to provide a socioeconomic, health and environmental impact assessment. METHODS: The evaluation was undertaken for 25 preselected hazardous substances or mixtures. Estimates were made of the number of cases of cancer attributable to workplace exposure, both currently and in the future, with and without any regulatory interventions, and these data were used to estimate the financial health costs and benefits. RESULTS: It was estimated that if no action is taken there will be >700 000 attributable cancer deaths over the next 60 years for the substances assessed. However, there are only seven substances where the data suggest a clear benefit in terms of avoided cancer cases from introducing a binding limit at the levels considered. Overall, the costs of the proposed interventions were very high (up to [euro ]34 000 million) and the associated monetised health benefits were mostly less than the compliance costs. CONCLUSIONS: The strongest cases for the introduction of a limit value are for: respirable crystalline silica, hexavalent chromium, and hardwood dust.
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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 | 0,025 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».