Use of expert elicitation in the field of occupational hygiene: Comparison of expert and observed data distributions
Notice bibliographique
Résumé
The concept of professional judgement underpins the way in which an occupational hygienist assesses an exposure problem. Despite the importance placed on professional judgement in the discipline, a method of assessment to characterise accuracy has not been available. In this paper, we assess the professional judgement of four occupational hygienists ('experts') when completing exposure assessments on a range of airborne contaminants across a number of job roles within a surface mining environment in the Pilbara region of Western Australia. The job roles assessed were project driller, mobile equipment operator, fixed plant maintainer, and drill and blast operator. The contaminants of interest were respirable crystalline silica, respirable dust, and inhalable dust. The novel approach of eliciting exposure estimates focusing on contaminant concentration and attribution of an exposure standard estimate was used. The majority of the elicited values were highly skewed; therefore, a scaled Beta distribution were fitted. These elicited fitted distributions were then compared to measured data distributions, the results of which had been collected as part of an occupational hygiene program assessing full-shift exposures to the same contaminants and job roles assessed by the experts. Our findings suggest that the participating experts within this study tended to overestimate exposures. In addition, the participating experts were more accurate at estimating percentage of an exposure standard than contaminant concentration. We demonstrate that this elicitation approach and the encoding methodology contained within can be applied to assess accuracy of exposure judgements which will impact on worker protection and occupational health outcomes.
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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 | 0,086 | 0,377 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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.
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 ».