Heat Waves Occurrence and Outdoor Workers’ Self-assessment of Heat Stress in Slovenia and Greece
Notice bibliographique
Résumé
Changing patterns of heat waves are part of the global warming effect and the importance of changes is reinforced by their negative impact on society. Firstly, heat waves were analyzed in Brnik (Slovenia) and Larisa (Greece) in the period 1981–2017 to reflect the environment which workers are exposed to. Secondly, outdoor workers (70 from Greece, 216 from Slovenia) provided a self-assessment of heat stress. The heat wave timeline is presented as an effective way of illustrating long-term changes in heat waves’ characteristics for various stakeholders. In both countries, workers assessed as significant the heat stress impact on productivity (Greece 69%, Slovenia 71%; p > 0.05), and in Slovenia also on well-being (74%; p < 0.01). The main experienced symptoms and diseases were thirst (Greece 70%, Slovenia 82%; p = 0.03), excessive sweating (67%, 85%; p = 0.01), exhaustion (51%, 62%; p > 0.05) and headache (44%, 53%; p > 0.05). The most common way to reduce heat stress was drinking more water (Greece 64%, Slovenia 82%; p = 0.001). Among the informed workers, the prevalent source of information was discussions. Therefore, educational campaigns are recommended, together with the testing of the efficiency of mitigation measures that will be proposed on the Heat-Shield project portal.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».