INTEROCC : Occupational exposure assessment for electromagnetic fields and risk of brain tumours. Development of a new source-based approach
Notice bibliographique
Résumé
Introducción: Con el fin de mejorar los métodos de evaluación de la exposición a campos electromagnéticos, desarrollamos un nuevo método basado en fuentes de exposición en lugar de códigos de ocupación. Mediciones obtenidas de la bibliografía fueron recopiladas, evaluadas y compiladas en una base de datos para ser posteriormente combinadas en forma de una matriz fuente-exposición. Esta matriz, junto a otros determinantes de la exposición, fue usada para calcular índices de exposición acumulada. El riesgo de mayor incidencia de tumores cerebrales, glioma y meningioma, se analizó usando estas estimaciones acumuladas. Los resultados del análisis mostraron un ligero incremento del riesgo de glioma en los grupos de trabajadores más expuestos a campos electromagnéticos de alta frecuencia en las ventanas de exposición más cercanas a la fecha de diagnóstico/referencia y en todas las ventanas para meningioma. En campos de frecuencia intermedia, se encontraron ligeros aumentos de riesgo solo en glioma en las ventanas de exposición más recientes. Estos resultados pueden reflejar que los campos electromagnéticos de alta frecuencia pueden tener un papel en las etapas más tardías de la carcinogénesis (promoción y progresión)
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 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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».