An exploratory survey of on-site heat stress management practices in the Canadian mining industry
Notice bibliographique
Résumé
With climate change fueling more frequent and intense periods of hot weather, heat stress management programs are becoming increasingly important for protecting the health and safety of workers in the Canadian mining industry. While the inclusion of heat-mitigation measures such as those provided by the American College of Governmental Industrial Hygienists (ACGIH) Threshold Limit Values (TLVs) are commonly employed by industry, there is a need to develop more comprehensive industry-specific measures for heat stress prevention and management. To better understand current heat management practices and identify opportunities for improvement, an exploratory survey of 51 employees responsible for health and safety at underground mining (n = 35), and surface operations (n = 16) (e.g., open-pit mining, milling, smelting, and exploration site) was conducted in Canada. The respondents answered 50 questions related to workplace heat stress management, including descriptors of the workplace environment, perceived heat stress hazard, administration of heat stress management programming, heat stress emergency procedures, environmental monitoring strategies, and knowledge of mining-specific regulations related to heat stress. Twenty-four managers (47%) reported that heat-related illnesses led to restricted duty or lost time claims at their site, with a median of 5 [IQR: 2–10, max: 30] reportable heat-related illnesses occurring per site annually. Many also felt that heat-related illnesses are under-reported by their workforce (n = 36, 71%). Most sites reported established heat stress management programs to prevent heat illness (n = 43, 84%), typically based on the TLVs (n = 38, 75%). Although some organizations do conduct pre-task evaluations for heat stress (n = 30, 59%), more than half do not conduct post-job evaluations (n = 28, 55%) or pre-employment screening for heat stress vulnerability (n = 3, 6%). While our findings indicate that the health and safety managers recognize the hazard posed by heat and have stated practices to help address the hazard, we also observed inconsistencies in heat stress management programming across the sample. Developing and adopting a standard heat stress management and reporting system would be an important step toward protecting workers from existing and emerging threats from extreme heat and climate change.
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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 | 0,001 | 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 ».