42 Interventions to reduce PAH exposure in wildland firefighters
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Wildland firefighters are repeatedly exposed to smoke and particles during increasingly long and fierce wildfire seasons with both inhalation and skin absorption of polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs). Wildfire firefighters do not habitually use respiratory protection and good skin hygiene to reduce exposure through contaminated clothing and equipment can be difficult for those living in camp. We introduced interventions to reduce exposures during the 2019, 2021 and 2023 fire seasons, with urinary 1-hydroxypyrene (1-HP), as the outcome marker for PAH absorption. Secondary outcomes included self-reports of mask wearing and post fire respiratory symptom. Sources of PAH exposure were evaluated by personal sampling pumps and skin wipes. A total of 281 firefighters from the western Canadian provinces of Alberta and British Columbia took part over the three fire seasons. Interventions in 2019 and 2021 addressed both skin hygiene and mask wearing: the 2023 intervention compares the effects of three types of mask, half-face with P100 cartridges fire mask and mesh mask. Data collection for the 2023 season has been completed and analysis is in progress, with results expected early in 2023. Data from previous seasons have shown a strong relation between ambient air and skin wipe PAHs and urinary 1-HP, with lower than predicted values in those randomly allocated to wear a mask. A minority of those allocated masks wore them little or not at all, citing discomfort and difficulties carrying out their tasks. The 2023 season data will give clearer indication of the type of mask most efficient and acceptable.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».