MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3203985342 · doi:10.1093/annweh/wxab068

Diesel Engine Exhaust Exposure in the Ontario Civil Infrastructure Construction Industry

2021· article· en· W3203985342 sur OpenAlexafffundabout
Stephanie Ziembicki, Tracy L Kirkham, Paul A. Demers, Cheryl Peters, Melanie Gorman Ng, Hugh Davies, Thomas Tenkate, Sheila Kalengé, Nicola Blagrove-Hall, Katherine J. Jardine, Victoria H Arrandale

Notice bibliographique

RevueAnnals of Work Exposures and Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensWorld Wildlife Fund CanadaSimon Fraser UniversityUniversity of CalgaryAlberta Health ServicesPublic Health OntarioUniversity of British ColumbiaOccupational Cancer Research CentreToronto Metropolitan UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Cancer Society
Mots-clésOccupational exposure limitDiesel exhaustEnvironmental healthEnvironmental scienceOccupational exposureGeometric meanToxicologyInhalation exposureOccupational safety and healthExposure assessmentDiesel fuelMedicineWaste managementEngineeringStatisticsMathematicsInhalation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Diesel engine exhaust (DEE) is a known lung carcinogen and a common occupational exposure in Canada. The use of diesel-powered equipment in the construction industry is particularly widespread, but little is known about DEE exposures in this work setting. The objective of this study was to determine exposure levels and identify and characterize key determinants of DEE exposure at construction sites in Ontario. METHODS: Elemental carbon (EC, a surrogate of DEE exposure) measurements were collected at seven civil infrastructure construction worksites and one trades training facility in Ontario using NIOSH method 5040. Full-shift personal air samples were collected using a constant-flow pump and SKC aluminium cyclone with quartz fibre filters in a 37-mm cassette. Exposures were compared with published health-based limits, including the Dutch Expert Committee on Occupational Safety (DECOS) limit (1.03 µg m-3 respirable EC) and the Finnish Institute of Occupational Health (FIOH) recommendation (5 µg m-3 respirable EC). Mixed-effects linear regression was used to identify determinants of EC exposure. RESULTS: In total, 149 EC samples were collected, ranging from <0.25 to 52.58 µg m-3 with a geometric mean (GM) of 3.71 µg m-3 [geometric standard deviation (GSD) = 3.32]. Overall, 41.6% of samples exceeded the FIOH limit, mostly within underground worksites (93.5%), and 90.6% exceeded the DECOS limit. Underground workers (GM = 13.20 µg m-3, GSD = 1.83) had exposures approximately four times higher than below grade workers (GM = 3.56 µg m-3, GSD = 1.94) and nine times higher than above ground workers (GM = 1.49 µg m-3, GSD = 1.75). Training facility exposures were similar to above ground workers (GM = 1.86 µg m-3, GSD = 4.12); however, exposures were highly variable. Work setting and enclosed cabins were identified as the key determinants of exposure in the final model (adjusted R2 = 0.72, P < 0.001). The highest DEE exposures were observed in underground workplaces and when using unenclosed cabins. CONCLUSIONS: This study provides data on current DEE exposure in Canadian construction workers. Most exposures were above recommended health-based limits, albeit in other jurisdictions, signifying a need to further reduce DEE levels in construction. These results can inform a hazard reduction strategy including targeted intervention/control measures to reduce DEE exposure and the burden of occupational lung cancer.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,080
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnnals of Work Exposures and HealthMême sujetAir Quality and Health ImpactsTravaux en français237 207