Occupational health profile of Canadian Maritimes truck drivers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There are over 12,000 professional truck drivers in the Canadian Maritime provinces, with the majority being in New Brunswick and Nova Scotia. Previous studies have focused on the health of Canadian and American truck drivers but the occupational health status of truck drivers in the Maritime Provinces remains undocumented. OBJECTIVE: The objective of this cross-sectional study was to provide a general, occupational health and demographic characteristics description of professional truck drivers in the Maritimes. METHODS: One-hundred and four male truck drivers from the Canadian Maritime Provinces volunteered for this study. Nine occupational health indicators were measured (seven were self-reported via questionnaire and two were physical measurements). Participants self-reported their age, years of truck driving experience and education. RESULTS: Only one-quarter of the current sample had no health conditions. In contrast, more than half were obese, one third had back problems, and one-sixth had a high risk of developing cardiovascular disease (CVD). The group comparison analysis showed that the group without health condition was younger and more educated than the group with multiple health conditions. For this study, age and low rate of education were associated with an increased number of health conditions. CONCLUSIONS: Similar to health profiles of other populations of North American truck drivers, this study suggests that the majority of truck drivers in the Canadian Maritime Provinces have at least one poor indicator of occupational health.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,007 | 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 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 ».