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Enregistrement W4396759782 · doi:10.1016/j.ssci.2024.106542

Beyond the Clock: Revisiting Occupational Exposure Limits (OELs) for unusual work schedules in the South African Mining Industry

2024· article· en· W4396759782 sur OpenAlexaboutno aff
Ilzé Engelbrecht, Suranie Horn, Cas J. Badenhorst, Johan du Plessis

Notice bibliographique

RevueSafety Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOccupational safety and healthHuman factors and ergonomicsWork (physics)Poison controlOccupational exposureMining industryInjury preventionSuicide preventionOccupational medicineEnvironmental healthEngineeringForensic engineeringBusinessMedicineAeronauticsTransport engineeringMining engineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Workers are exposed to various stressors in their workplace and in many industries, exposure is prolonged due to unusual work schedules. Unfortunately, current Occupational Exposure Limits (OELs) are derived from calculations based on a conventional work schedule of five consecutive, eight-hour days (40 h per week) and do not compensate for prolonged exposure and shortened recovery time. Therefore, standard OELs must be adjusted to ensure worker protection. The aim of this paper was to review different mathematical models available in the literature to adjust OELs for unusual work schedules. Based on the advantages, disadvantages and practical feasibility of the different models, the Brief and Scala, Occupational Safety and Health Administration (OSHA) and Québec models were selected to calculate reduction factors (RFs, i.e., adjustment factors) for three unusual work schedules encountered in the South African Mining Industry (SAMI). Subsequently, the calculated RFs were used to establish adjusted OELs (OELA) for 15 chemical substances of interest. The Brief and Scala model yielded the most conservative RFs for all work schedule examples. However, this model may overestimate the degree to which the OELs should be lowered. The OSHA and Québec models incorporate pharmacokinetic parameters (i.e., primary health effects) and generated more realistic RFs compared to the Brief and Scala model. Although pharmacokinetic-based models are more accurate from a toxicological viewpoint, the anatomical, physiological, biochemical, and physiochemical parameters required to apply these models are not available for many chemical substances and therefore the use of such pharmacokinetic-based models is not practically feasible in South Africa. Based on the findings of this study, the authors recommend using the OSHA or Québec models for OEL adjustments in the SAMI. OELs adjusted in this manner will provide an equivalent degree of worker protection during unusual work schedules compared to conventional work shifts.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,202
Score d'incertitude au seuil0,401

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,343 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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