Recent trends in the industrial use and emission of known and suspected carcinogens in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In 2010, Ontario, Canada's most populous province, implemented its Toxics Reduction Act, Ontario Regulation 455/09 (TRA), which requires four major manufacturing and mineral processing industry groups that already report releases of pollutants federally to the National Pollutant Release Inventory to additionally track, account and report their use and creation. The TRA was modeled after the Massachusetts Toxics Use Reduction Act of 1989, which has been very successful and reported significant reduction in toxic use and carcinogen release. METHODS: Data from the TRA were retrieved, and the trends in the use and release of 17 known and suspected carcinogens associated with the seven most prevalent cancers diagnosed in Ontario and reported by industrial facilities in Ontario from 2011 to 2015 were examined using methodology adapted from (Jacobs MM, Massey RI, Tenney H, Harriman E. Reducing the use of carcinogens: the Massachusetts experience. Rev Environ Health 2014;29(4):319-40). RESULTS: Carcinogens associated with lung cancers, leukemia and lymphomas were observed as the most used and released carcinogens in Ontario by amount. Overall, for 2011-2015, there was an observed reduction in the industrial use of carcinogens, except among breast carcinogens, which increased by 20%. An increase in the industrial releases of carcinogens was observed across all cancer sites, except among lung carcinogens, which decreased by 28%. CONCLUSION: The results of this study highlight the potential for reducing the cancer burden by reducing the use and release of select carcinogens associated with particularly prevalent cancers. Toxics use reduction programs can support cancer prevention initiatives by promoting targeted reductions in exposures to industrial carcinogens.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».