Extended Abstract: An Empirical Study Reviewing Occupational Exposure Leading to Lung Related Diseases and COVID-19 Incidences in Louisiana Parishes
Notice bibliographique
Résumé
Per the Louisiana Department of Health, mesothelioma and asbestos related deaths are higher than the national average (https://ldh.la.gov/Coronavirus/ accessed 11_17_2021). Occupational exposure to various chemicals in different industries including, petrochemical, construction, plumbing, manufacturing etc. can lead to lung cancer and even mesothelioma. Louisiana has a comparatively higher fatality rate (66.6 in 100,000 people) than the USA national average (58.7 in 100,000 people) for lung cancer and other lung related disorders. Louisiana’s five Mississippi River Ports together, make the largest port complex in the world. These ports and waterways carry a quarter of the nation’s waterborne commerce including half of the nation’s grain, and nearly a quarter of the nation’s coal. They allow connection to major industries, such as agriculture, manufacturing, transportation/warehousing, mining, and oil/chemical. Unfortunately, these industries brought about most occupational exposure sources. However, there is no existing data source that accurately tracks the location of high-risk parishes and the predominant occupations in those parishes. Therefore, the aim of this study is to analyze the route of occupational exposure of asbestos or other lung related carcinogens in Louisiana which would help in exposure mitigation.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 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 ».