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Enregistrement W7010389339

Identification de priorités d’intervention à partir de l’interprétation des résultats des analyses de substances chimiques produites à l’IRSST en 2006

2010· article· fr· W7010389339 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Languefr
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSubterranean biodiversity and taxonomy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEvaluation methodsStatistical analysisResearch methodology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le présent rapport dresse un portrait global des résultats d’analyses environnementales émis par les laboratoires de l’IRSST à l’intention des intervenants en prévention pour l’année 2006. Les échantillons ont été prélevés par les membres du réseau québécois de prévention qui interviennent dans les entreprises : inspecteurs de la Commission de la Santé et de la Sécurité au Travail (CSST), hygiénistes et techniciens des Agences de santé et des services sociaux et des Centres locaux de services communautaires (CLSC) et conseillers des associations sectorielles paritaires. Son but est de rendre accessibles aux chercheurs et aux intervenants des informations relatives aux principales substances chimiques retrouvées à concentrations significatives dans les différents milieux de travail permettant ainsi d’appuyer de nouveaux axes de recherche et d’intervention. Dégagées en grandes tendances, ces informations ont été compilées à partir de la nature de la substance, du nombre d’analyses réalisées et des plages de concentration en rapport à la norme et aux grands groupes industriels à deux chiffres de la Classification des Activités Économiques du Québec (CAEQ). Des prélèvements ont été réalisés dans plus d’une cinquantaine de grands groupes industriels de la CAEQ. De ceux-ci, dix-huit sont abondamment couverts avec plus de 500 résultats d’analyses émis pour chacun d’entre eux. Tel qu’observé lors d’études précédentes, les poussières non classifiées autrement, le quartz, le plomb et le béryllium sont fréquemment retrouvés dans plusieurs secteurs d’activité économique et une proportion importante des résultats d’analyses dépasse la norme québécoise. L’examen de ces résultats d’analyses permet également d’identifier au moins un secteur où plus du quart des résultats excède la norme pour les substances suivantes : l’aluminium, le baryum, le bore, le cadmium, le chlorure de méthylène, le chrome, le cobalt, le cuivre, l’étain, le manganèse, les monomères et les oligomères de diisocyanate 4, 4’ de diphénylméthane (MDI), le molybdène, le sodium, le styrène, le titane, le toluène, le trichloroéthylène, le vanadium et le zinc. Avec un peu plus de 12 000 résultats d’analyses environnementales retenus comme pertinents car répondant aux critères d’extraction, les données de 2006 se caractérisent principalement par la proportion importante de métaux et poussières (57 %) par rapport aux solvants (29 %) et aux isocyanates (14 %). Dans l’ensemble des grands groupes industriels ayant fait l’objet de prélèvements, on peut en effet observer, à des concentrations élevées, jusqu’à 42 produits distincts. Ce sont les industries de la fabrication des produits métalliques (sauf les industries de la machinerie et du matériel de transport) qui comptent la plus grande diversité de substances ayant rencontré les critères d’extraction avec 29 substances. Suivent les industries du matériel de transport (14), les industries de premières transformations des métaux (13), les industries du bois (11), les industries de la machinerie (sauf électrique) (9), les industries des produits électriques et électroniques (7) et les industries chimiques (7).

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)0,074
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,105
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,389

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0740,105
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2010
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