0288 Development of quantitative estimates of wood dust exposure in a canadian general population job-exposure matrix based on past expert assessments
Notice bibliographique
Résumé
Objectives The CANJEM general population job-exposure matrix summarises expert evaluations of 31 673 jobs from four population-based case-control studies of cancer conducted in Montreal, Canada. Intensity in each CANJEM cell is represented as relative distributions of the ordinal (low, medium, high) ratings of jobs assigned by the experts. We aimed to estimate quantitative concentrations for CANJEM cells using Canadian historical measurements, taking exposure to wood dust as an example. Methods Wood dust measurements came from the Canadian Workplace Exposure Database (CWED). We selected personal and area samples in occupations (2011 Canadian National Occupational Classification) with a non-zero exposure probability in CANJEM in period 1930–2005 (minimum 10 samples/occupation in CWED). Concentrations were modelled with sampling duration, year and type, source database and proportion of jobs at medium and high intensity in cells (fixed effects), and occupations (random effects). Results 5170 samples from 31 occupations spanning 1981–2003 were retained. Estimated geometric mean (GM) concentrations for a cell with all jobs at medium or high intensity were respectively 1.3 and 2.3 times higher than a cell with all jobs at low intensity. An overall trend of −5%/year in exposure was observed. Predicted GMs for 8 hours, breathing zone and year 1989 for CANJEM cells associated with exposure ranged 0.49–1.67 mg/m3. Conclusions The model provided estimates of wood dust concentrations for any CANJEM cell with exposure, even for those without measurements by using the calibrated intensity ratings. This framework could be implemented for other agents represented in both CANJEM and CWED.
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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 | 0,007 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».