Current diesel engine exhaust exposure in the Ontario construction industry
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Diesel engine exhaust (DEE) is a known carcinogen and a common occupational exposure in Canada, particularly within construction. The use of diesel-powered equipment in the construction industry is widespread, but little is known about DEE exposures and occupational disease in this work setting. The objective of this study was to characterize and identify key determinants of DEE exposure at construction sites in Ontario.
 Methods: Diesel particulate matter (DPM) measurements were taken from workers employed on seven infrastructure construction worksites in Ontario. Full-shift personal air samples were collected from workers using a constant-flow pump and SKC aluminum cyclone with 37-mm quartz fibre filters in an open-faced cassette. Samples were analyzed for elemental carbon (EC), a surrogate of DEE exposure, following NIOSH method 5040. Exposures were compared to recommended health-based limits, including the Dutch Expert Committee on Occupational Safety (DECOS) limit (1.03µg/m3 respirable EC) and the Finnish Institute of Occupational Health (FIOH) recommendation (5µg/m3 respirable EC). A determinants of exposure model was constructed.
 Results: In total, 126 DPM samples were collected, ranging from <0.47-52.58µg/m3 with a geometric mean (GM) of 4.23µg/m3 (geometric standard deviation (GSD)=3.05). Overall, 44.8% of samples exceeded the FIOH limit, mostly within underground worksites (93.5%), and 88.8% exceeded the DECOS limit. Underground workers (GM=13.20µg/m3, GSD=1.83) had exposures approximately 4-times higher than below grade workers (GM=3.56µg/m3, GSD=1.94) and 9-times higher than aboveground workers (GM=1.49µg/m3, GSD=1.75). Work grade, enclosed cabs, and seasonality were identified as the major determinants of exposure.
 Conclusions: This study provides a better understanding of current DPM exposure in Canadian construction. Most exposures were above recommended health-based limits, signifying a need to further reduce DPM levels in construction. These results can inform a hazard reduction strategy including a new occupational exposure limit and targeted intervention/control measures to reduce DPM exposure and the burden of occupational cancer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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.
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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 ».