0050 Working towards assessing occupational carcinogenic exposures in an african lower and middle income country
Notice bibliographique
Résumé
Aim We aim to use the Canadian CAREX (CARcinogen EXposure) tool, adapted for local context, as a method to assess prevalence and level of exposure to priority occupational carcinogens in South Africa. Methods The work entails first understanding the CAREX tool, and adapting it as well as reviewing its use in other countries (phase 1). Once the tool and database are prepared, we will gather publicly available data (i.e. Census data, information on chemical use, trade data, published and grey literature, expert consultation, etc.) on occupational exposure to carcinogens as well as exposure monitoring data (phase 2). We will consider all occupational health and safety legislation and its regulations regarding occupational exposure limits, and those carcinogens prioritised locally and internationally, for example by the International Agency for Research on Cancer. All data will be used to estimate the number of South African workers occupationally exposed to carcinogens (and where possible, their level of exposure) (phase 3). Ultimately, this will help guide the development of appropriate health promotion and worker protection programmes, among other resources aimed at cancer prevention (phase 4). Results Here we will present the experience of the team during phase 1 of the project, including challenges and opportunities encountered. Expected outcomes Key future outcomes include prevalence of exposure to occupational environmental carcinogens in the South African workplace; also proportions of the workforce in various occupational groups exposed to specific carcinogens; key occupational groups in need of protection; data and information that can be used to guide prevention programs.
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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 | 0,013 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,004 |
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 ».