A systematic review of lost-time injuries in the global mining industry
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mining is a hazardous occupation with elevated rates of lost-time injury and disability. OBJECTIVE: The purpose of this study is twofold: 1) To identify the type of lost-time injuries in the mining workforce, regardless of the kind of mining and 2) To examine the antecedent factors to the occupational injury (lost-time injuries). METHODS: We identified and extracted primary papers related to lost-time injuries in the mining sector by conducting a systematic search of the electronic literature in the eight health and related databases. RESULTS: We critically reviewed nine articles in the mining sector that examined lost-time injuries. Musculoskeletal injuries (hand, back, limbs, fractures, lacerations and muscle contusions), slips and falls were identified as types of lost-time injuries. The review identified the following antecedent factors related to lost-time injuries: the mining work environment (underground mining), being male, age, working with mining equipment, organizational size, falling objects, disease status, job training and lack of occupational safety management teams, recovery time, social supports, access to health services, pre-injury health status and susceptibility to injury. DISCUSSIONS: The mining sector is a hazardous environment that increases workers' susceptibility to occupational injuries. There is a need to create and implement monitoring systems of lost-time injuries to implement 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 | 0,004 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».