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Enregistrement W7033651484

Santé respiratoire des travailleurs et qualité de l’air des tourbières du Québec possédant des systèmes de dépoussiérage

2004· article· fr· W7033651484 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueAirway Management and Intubation Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork scheduleFarm workersPoison control
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Certains problèmes de santé reliés à la manipulation de la tourbe sont bien connus. On parle de maladie reliée à la présence de Sporothrix schenckii. La présence de Mycobacterium xenopi et M. fortuitum pourrait conduire à des infections aux reins et M.chelonae et M. gordonae pourraient être associées à l’alvéolite allergique. Si ces problèmes inhérents à la manipulation de la tourbe sont connus, aucune étude ne fait état de la microflore de l’air des tourbières et de l’exposition des travailleurs aux différents contaminants aériens comme les poussières organiques, les moisissures, bactéries, et autres produits pouvant causer des allergies ou des sensibilisations. L’effet sur la santé respiratoire des travailleurs n’est documenté, jusqu’à présent, que dans une seule étude publiée (Cormier, 1990) qui avait démontré que l’exposition à la poussière de tourbe et aux micro-organismes présents dans ce substrat était responsable d’une augmentation de la toux chronique. D’autre part, notre étude préliminaire décrit des cas d’alvéolite allergique dans une usine de transformation de la tourbe où nous avons trouvé une haute prévalence de réactions sériques et alvéolaires à deux antigènes identifiés dans la poussière de tourbe manipulée par les travailleurs identifiant un nouvel environnement pouvant causer l’alvéolite allergique. À la lumière de ces résultats, il devenait donc intéressant de savoir si cette prévalence était spécifique aux travailleurs de cette usine ou si elle était étendue à l’ensemble de l’industrie de transformation de la tourbe au Québec. Il devenait donc impératif de connaître la nature et le taux de micro-organismes présents dans l’air respiré par les travailleurs de tourbières du Québec et de documenter les atteintes respiratoires et les risques encourus par l’ensemble des travailleurs de cette industrie. Par ailleurs, les usines de transformation de la tourbe sont des environnements très poussiéreux et des analyses effectuées par l’IRSST ont démontré que 76,2% des quantités de poussière retrouvées dans l’air étaient supérieures au VEMP (valeur d’exposition moyenne pondérée) qui est de 10mg/m3. D'autre part, 65,7% des analyses ont démontré plus de 200% de la VEMP. Il est donc apparu intéressant de connaître la nature chimique de la poussière de tourbe qui peut contenir du quartz et sa granulométrie pour en évaluer la toxicité. L’étude de la ventilation quant à elle permet d’identifier les équipements de captage à la source les plus performants.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,145
Score d'incertitude au seuil0,291

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,002

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations1
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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