Canada Should Move Toward Adopting Harmonized Evidence-Based OELs to Consistently and Adequately Protect Workers
Notice bibliographique
Résumé
Due to the way occupational exposure limits (OELs) are set in Canada, workers across the country are not equally and adequately protected from harmful workplace exposures. This disparity is illustrated in the case of exposure to diesel engine exhaust (DEE). Based on the findings of a recent pan-Canadian and international scan of OELs for DEE, we recommend that Canada overcome these current disparities by moving towards harmonized, evidence-based OELs. To achieve this, Canada should adopt a centralized framework for setting OELs that considers the most recent scientific evidence as well as feasibility of implementation in the Canadian context. We assert that harmonizing OELs across Canada would allow for expertise and resources to be consolidated and is a crucial step to ensuring that all workers are consistently protected from harmful workplace exposures.
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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 | 0,118 | 0,199 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,011 |
| Communication savante | 0,015 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 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 ».