Surdité professionnelle chez les traivailleurs d'une unité textile à Abidjan
Bibliographic record
Abstract
Le bruit représente une nuisance importante en milieu du travail. Alors qu'en France, les médecins du travail estiment que plus de 27pour cent des salariés sont exposés à des bruits excessifs, supérieurs à 85 dB(A), au Canada, la surdité professionnelle représente la première maladie professionnelle indemnisable. L'existence des mˆme conditions de travail dans nos régions, laisse supposer la possibilité de trouver des surdités professionnelles chez les travailleurs, d'autant plus que l'OMS estime que dans la plupart des pays en développement, les niveaux de bruit industriel sont plus élevés que dans les pays développés. Aussi pour évaluer le risque réel lié au bruit dans son entreprise, le service médical d'une unité textile a procédé à un audit-sécurité qui a montré que le niveau sonore était supérieur à 85 dB dans plusieurs des ateliers. La présente étude qui se situait dans le mˆme contexte avait pour but d'évaluer la prévalence de la surdité professionnelle dans l'unité synthétique de l'entreprise. Les résultas suivants ont été obtenus : *29 cas de surdité professionnelle sur une population de 100 travailleurs, *les tisserands de l'atelier tissage sont les plus exposés, *les travailleurs atteints ont une moyenne de 35 ans et 10 ans d'ancienneté *les travailleurs de l'unité ne bénéficiaient d'aucune protection individuelle. Il est donc apparu nécessaire de mener une surveillance médicale régulière des travailleurs de l'unité et des actions de prévention technique et administrative vigoureuses pour améliorer les conditions de travail dans l'entreprise.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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".