Prevalence and Level of Occupational Exposure to Asbestos in Canada in 2016
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Asbestos use has decreased over time but occupational exposure still exists today due to the presence of asbestos in older buildings. The objective of this study was to update CAREX Canada's prevalence of exposure estimate from 2006 to 2016, and to assess the level of occupational exposure by industry, occupation, province/territory, and sex. METHODS: Estimates by occupation, industry, province/territory, and sex were calculated using labor force data from the 2016 Census of Population and proportions of workers exposed by occupation and industry, which were previously developed for the 2006 estimates and updated here to reflect new knowledge and changes in exposures. Statistics Canada concordance tables were used to account for changes between the 2006 and 2016 job and industry coding systems. Expert assessment was used to qualitatively assign levels of exposure (low, moderate, or high) for each occupation and industry, with consideration of workers' proximity and access to asbestos-containing material, and the condition and content of asbestos. RESULTS: Approximately 235 000 workers are exposed to asbestos on the job in Canada. The majority of Canadian workers exposed to asbestos are male (89%). Only 5% of all exposed workers are in the high-exposure category, while most workers are in the low (49%) or moderate (46%) exposure categories. The construction sector and associated jobs (e.g. carpenters, trades helpers and laborers, electricians) accounted for the majority of exposed workers. CONCLUSIONS: Occupational exposure to asbestos continues to occur in Canada. Updating the prevalence of exposure estimate and adding exposure levels highlights the shift from high to lower-lever exposures associated with asbestos-containing materials remaining in the built environment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».