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Enregistrement W4416134678 · doi:10.1177/0734242x251385835

Assessment of occupational hazards facing waste pickers to support a proper closure of a large open dump

2025· article· en· W4416134678 sur OpenAlexaff
Greice Kelly Menezes Martins, Hayssa Moraes Pintel Ramos, Morteza Bashash, Tara Rava Zolnikov, Jutta Gutberlet, Dayani Galato, Vanessa Resende Nogueira Cruvinel

Notice bibliographique

RevueWaste Management & Research The Journal for a Sustainable Circular Economy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMunicipal Solid Waste Management
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorUniversidade de Brasília
Mots-clésWork (physics)Occupational safety and healthClosure (psychology)Municipal solid wasteHuman healthBiological hazardPersonal protective equipmentHazard

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Waste pickers are workers exposed to several occupational risks. This cross-sectional study investigated hazards associated with occupational accidents among waste pickers in the largest open dumpsite in Latin America before its closure. A survey was conducted with 999 waste pickers, collecting data on accidents and work characteristics. Among those interviewed, 686 (68.7%) of waste pickers reported having suffered accidents at work. Of these, 68.7% of them were related to exposure to sharp objects, and 62.5% were unable to work due to the accident. Work shift and work environment were significantly associated with accidents ( p < 0.001). It indicates that workplace hazards are stronger predictors of accidents than personal characteristics. This article demonstrates the necessity for integrated and multi-sectoral strategies and surveillance systems that monitor environmental, animal and human health indicators aligned with the One Health approach in municipal solid waste management. This epidemiological study provides data to support dump closure in similar contexts, especially in countries in the Global South.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,646
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,356 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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