Notice bibliographique
Résumé
Abstract Global estimates of the work-related burden of disease and injury indicate that each year 1.9 million people die from exposure to occupational risk factors, 81% of these fatalities resulting from non-communicable, occupational diseases. These are underestimates of the burden of occupational exposure and disease. We are not effectively preventing occupational disease and related fatalities through the classical approaches to occupational safety and health and risk management. There is an urgent need for alternate strategies to prevent occupational illness. Total Worker Health® (TWH®), introduced by NIOSH in 2011, offers an approach for consideration that could serve as a model across geographies and sectors to improve worker wellbeing, mitigation of risk, and ultimately, prevention of occupational disease and related fatality. This presentation will include the recent global estimates of non-communicable, occupational disease published by the World Health Organization and International Labour Office in 2021, and a review of the International Council on Mining and Metals’ Critical Control Management (CCM) process. TWH® will be defined and issues related to advancing worker wellbeing will be introduced. The other “Totals” and their relationships to TWH will be explained. The presentation will highlight the challenges in applying the CCM approach to critical risks associated with overexposure to chronic occupational health hazards such as silica and other carcinogens. In these intersecting topic areas, occupational hygienists and other OEHS professionals as exposure scientists can have meaningful input into prevention strategies and programs and improved worker health outcomes. Collaborative opportunities offering sustainable solutions will be introduced and discussed.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,045 | 0,009 |
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 ».