Exposure to noise and ototoxic chemicals in the Australian workforce
Notice bibliographique
Résumé
Objective To determine the current prevalence of exposure to workplace noise and ototoxic chemicals, including co-exposures. Method A cross-sectional telephone survey of nearly 5000 Australian workers was conducted using the web-based application, OccIDEAS. Participants were asked about workplace tasks they performed and predefined algorithms automatically assessed worker’s likelihood of exposure to 10 known ototoxic chemicals as well as estimated their full shift noise exposure level (LAeq,8h) of their most recent working day. Results were extrapolated to represent the Australian working population using a raked weighting technique. Results In the Australian workforce, 19.5% of men and 2.8% of women exceeded the recommended full shift noise limit of 85 dBA during their last working day. Men were more likely to be exposed to noise if they were younger, had trade qualifications and did not live in a major city. Men were more likely exposed to workplace ototoxic chemicals (57.3%) than women (25.3%). Over 80% of workers who exceeded the full shift noise limit were also exposed to at least one ototoxic chemical in their workplace. Conclusion The results demonstrate that exposures to hazardous noise and ototoxic chemicals are widespread in Australian workplaces and co-exposure is common. Occupational exposure occurs predominantly for men and could explain some of the discrepancies in hearing loss prevalence between genders.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».