Assessing occupational hazards in the charcoal industry: a systematic review of exposure measurements, health outcomes and control measures v1
Notice bibliographique
Résumé
Background: The charcoal industry employs large numbers of workers globally, particularly in low- and middle-income countries, and combines multiple physical, chemical, and thermal workplace hazards. Evidence about exposure levels, health outcomes, and effective control measures is fragmented across small field studies, program reports, and a limited epidemiological literature. A systematic synthesis is needed to clarify real-world risks and identify evidence gaps to inform occupational surveillance and prevention. Objective: To systematically identify, appraise, and synthesize published and grey-literature evidence on occupational hazards in the charcoal industry, specifically: (1) which exposures occur and the magnitudes reported; (2) which health outcomes are associated with charcoal work; and (3) what workplace controls or interventions have been described and evaluated. Methods: We will conduct comprehensive searches of MEDLINE/PubMed, Scopus, ProQuest, SpringerLink, Google Scholar, and Web of Science for studies published from 1 January 2000 to 9 November 2025 in English or Indonesian. Search strategies will combine controlled vocabulary (MeSH/EMTREE where available) and free-text terms for charcoal, occupational exposure, and relevant hazards/outcomes; reference lists and citation tracking will supplement database searches. Eligible studies include observational epidemiology (cross-sectional, cohort, case–control), exposure assessment studies, intervention/evaluation reports, relevant case reports/series, and qualitative studies; laboratory or animal studies without workplace data will be excluded. Records will be de-duplicated and screened in two stages by two independent reviewers; data extraction will be performed using a piloted form by two reviewers. Risk of bias will be assessed with design-appropriate tools (Newcastle–Ottawa/ROBINS-I, AXIS/JBI adaptations, RoB2 where applicable) plus a structured checklist for exposure-assessment quality. Data synthesis will be primarily narrative; where ≥2 studies report comparable quantitative outcomes (e.g., mean PM2.5, pooled effect estimates), random-effects meta-analysis will be considered. Heterogeneity will be assessed via I² and Cochran’s Q; publication bias will be assessed where appropriate. Planned subgroup and sensitivity analyses include region, worker subgroup, exposure metric (personal vs. area), study design, and informal vs. formal production. Certainty of evidence will be appraised using GRADE (adapted for observational evidence). Dissemination: Results will be reported following PRISMA, submitted for peer review, and shared with occupational health stakeholders and NGOs active in biomass and rural industries.
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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 | 0,029 | 0,109 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».