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Enregistrement W4401415737 · doi:10.3390/toxics12080576

Perceptions of Exposure and Mask Use in Wildland Firefighters

2024· article· en· W4401415737 sur OpenAlexafffundabout
Tanis Zadunayski, Natasha Broznitsky, Drew Lichty, Nicola Cherry

Notice bibliographique

RevueToxics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Performance
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesGovernment of Alberta
Mots-clésSmokeEnvironmental healthParticulatesEnvironmental scienceOccupational exposureMedicineChemistryWaste managementEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wildland firefighters are exposed to airborne particulates, polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs), and other hazardous substances. Respiratory protection is indicated, but information is lacking on the tasks and conditions for which mask wearing should be advised. Studies to assess respiratory protection in wildland firefighters were carried out in western Canada in 2021 and 2023. Sampling pumps measured airborne exposures and urinary 1-hydroxypyrene (1-HP) was assayed to indicate PAH absorption. Participants in 2021 reported the time for which they wore the mask during each task. In 2023, the use of masks was reported, and firefighters rated the smoke intensity. In 2021, 72 firefighters were monitored over 164 shifts and, in 2023, 89 firefighters were monitored for 263 shifts. In 2021, mask wearing was highest for those engaged in initial attack and hot spotting. Urinary 1-HP at the end of rotation was highest for those reporting initial attack, working on a prescribed fire and mop-up. In 2023, firefighter ratings of smoke intensity were strongly associated with measured particulate mass and with urinary 1-HP, but masks were not worn more often when there was higher smoke intensity. The data from the literature did not provide a clear indication of high-exposure tasks. Better task/exposure information is needed for firefighters to make informed decisions about mask wearing.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,362 · 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'étudeQualitatif
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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