Determinants of heat stress and strain in electrical utilities workers across North America as assessed by means of an exploratory questionnaire
Notice bibliographique
Résumé
Previous field studies monitoring small groups of participants showed that heat stress in the electrical utilities industry may be detrimental to worker health and safety. Our aim in this study was to characterize heat stress and strain in electrical utilities workers across North America. A total of 428 workers in the power generation, transmission, and distribution industry across 16 U.S. states and 3 Canadian Provinces completed a two-part on-line questionnaire anonymously. The first part comprised 13 general questions on the employee’s workplace location, role in the organization, years of experience, general duties, average work shift duration, and other job-related information. It also included two questions on self-reported heat stress. The second part consisted of the “Heat Strain Score Index” (HSSI), a validated questionnaire which evaluates heat stress at the workplace as “safe level” (score ≤13.5: worker experiences no/low heat strain), “caution level” (score 13.6 to 18.0: moderate risk for heat strain), and “danger level” (score >18.0: high risk for heat strain). In addition to the survey, we obtained meteorological data from weather stations in proximity (12.3 ± 12.2 km) to the work locations. Based on the HSSI, 32.9%, 22.3%, and 44.4% of the responders’ workplaces were diagnosed as “safe level,” “caution level,” and “danger level,” respectively. The HSSI varied significantly depending on the occupation from 4.9 ± 3.2 in contact center workforce to 19.1 ± 5.4 in mechanics (p p p
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».