INTEROCC : Occupational exposure assessment for electromagnetic fields and risk of brain tumours. Development of a new source-based approach
Bibliographic record
Abstract
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)
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".