Canadians vulnerable to workplace noise.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health and safety legislation is designed to protect workers from hazards, including excessive noise. However, some workers are not required to use hearing protection when exposed to loud noise and may be vulnerable to adverse outcomes, including hearing difficulties and tinnitus. DATA AND METHODS: Data for 19- to 79-year-olds (n=6,571) were collected from 2012 through 2015 as part of the Canadian Health Measures Survey. People exposed to loud workplace noise were defined as those who had to raise their voices to communicate at arm's length. Vulnerable workers were defined as those who were not required to use hearing protection when working in noisy environments and who only used hearing protection sometimes, rarely or never. RESULTS: An estimated 11 million Canadians (43%) have worked in noisy environments, and over 6 million of them (56%) were classified as vulnerable to workplace noise. Although the percentage of vulnerable women (72%) was greater than that of men (48%), men outnumbered women in these circumstances at 3.7 million, compared with 2.4 million. The self-employed were more likely than employees to be vulnerable, as were those in white-collar versus blue-collar occupations. Vulnerable workers were more likely to report hearing difficulties and tinnitus than those who had never worked in a noisy environment. DISCUSSION: A large percentage of workers exposed to noisy workplaces were vulnerable because hearing protection was neither required nor routinely used. Further work is required to assess whether this reflects gaps in health and safety legislation or its implementation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 tête enseignante, 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 ».