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Enregistrement W4372236357 · doi:10.1080/15459624.2023.2207616

Ultraviolet radiation exposure in cannabis-growing facilities

2023· article· en· W4372236357 sur OpenAlexaboutno aff
Maximilian J. Chmielinski, Patricia O. Ehrlich, Martin Cohen, Tania Busch Isaksen, Christopher D. Simpson

Notice bibliographique

RevueJournal of Occupational and Environmental Hygiene · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIndoor Air Quality and Microbial Exposure
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute for Occupational Safety and HealthNational Institute of Environmental Health SciencesNational Institutes of HealthUniversity of WashingtonWashington State UniversityCenters for Disease Control and PreventionWashington State Department of Labor and Industries
Mots-clésUltraviolet radiationSodium-vapor lampEnvironmental scienceEnvironmental healthCannabisToxicologyMedicineChemistryPhysicsOpticsBiologyRadiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cannabis cultivation and processing is becoming an important industry in the United States and Canada. The industry employs over 400,000 workers in the United States and is growing rapidly. Both natural sunlight and artificial lamp-generated radiation are commonly used to grow cannabis plants. These optical sources can contain both visible and ultraviolet radiation (UVR) wavelengths, and overexposure to UVR is associated with negative health effects. The severity of these adverse health effects is governed by the specific wavelengths and exposed dose of UVR, yet worker exposure to UVR within cannabis-growing facilities has not been studied. In this study, worker exposure to UVR was assessed at five cannabis production facilities in Washington State, including indoor, outdoor, and shade house facilities. Lamp emission testing was performed at each facility and worker UVR exposures were measured for 87 work shifts. Observations of worker activities and use of personal protective equipment in association with UVR exposure measurements were recorded. For lamp emission measurements, at 3 feet from the center of the lamp, the average irradiances were 4.09 × 10−4, 6.95 × 10−8, 6.76 × 10−9, 3.96 × 10−9, and 1.98 × 10−9 effective W/cm2 for germicidal lamps, metal halide lamps, high-pressure sodium lamps, fluorescent lamps, and light emitting diodes, respectively. The average measured UVR exposure was 2.91 × 10−3 effective J/cm2 (range: 1.54 × 10−6, 1.57 × 10−2 effective J/cm2). Thirty percent of the work shifts monitored exceeded the American Conference for Governmental Industrial Hygienists (ACGIH®) threshold limit value (TLV®) of 0.003 effective J/cm2. Exposures were highest for workers who spent all or part of the work shift outdoors, and solar radiation was the primary source of worker UVR exposure for most of the work shifts that exceeded the TLVs. Outdoor workers can reduce UVR exposure by applying sunscreen and wearing appropriate personal protective equipment. Although the artificial lighting used in the cannabis production facilities included in this study did not contribute substantially to the measured UV exposures, in many cases the lamp emissions would generate theoretical exposures at 3 feet from the center of the lamp that would exceed the TLV. Therefore, employers should choose low UVR emitting lamps for indoor grow operations and should use engineering controls (e.g., door-interlocks to de-energize lamps) to prevent worker exposure to UVR from germicidal lamps.

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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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