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Enregistrement W111523429 · doi:10.4000/pistes.3883

Prevention Is the Best Medicine : Development of a Work and Health Toolkit for New Immigrants Using Settlement Services in Ontario

2014· article· fr· W111523429 sur OpenAlexaffvenueabout
Agnieszka Kosny, Marni Lifshen, Peter Smith, Ron Saunders, Roland Rhooms

Notice bibliographique

RevuePerspectives interdisciplinaires sur le travail et la santé · 2014
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensInstitute for Work & Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmigrationWorkforceSettlement (finance)Focus groupWork (physics)Public relationsOccupational safety and healthHarmCompensation (psychology)BusinessWorkforce developmentWorkers' compensationPolitical scienceMedicineEngineeringPsychologyMarketingFinanceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

New immigrants to Ontario have a greater probability of being employed in jobs with a higher number of occupational health and safety (OHS) hazards. In addition, recent immigrants may have higher risks of work injuries and be less likely to access compensation after injury. Despite these issues, information provided to new immigrants about OHS and workers’ compensation (WC) is often informal and fragmented. In this paper, we discuss the development of a tool to share information about OHS and workers’ compensation with newcomers using settlement services. While acknowledging that employers and regulatory bodies also have responsibility for OHS, new immigrants must have the necessary resources to protect themselves from harm in the workplace, and know what to do in the event of an injury and how to access services and support.Building on previous research, we completed a national scan that reviewed the existing safety resources for recent immigrants entering the Canadian workforce. Then, in conjunction with an Advisory Committee, we developed a toolkit covering the general components of OHS in Ontario and the Ontario Workers’ Compensation system. Once the toolkit was developed, focus groups were conducted with educators and new immigrant learners from a large settlement organization in Toronto which provided feedback on the tools.In the method and results section, we will discuss the toolkit development process and the focus group results. In the focus groups, there was agreement that it was important to introduce this information in programs that prepared newcomers for employment, with many people stressing that information had to be accompanied by efforts to increase employer knowledge and compliance. Settlement staff identified a lack of time and knowledge about OHS and WC as barriers to delivering this information. Both groups thought it was important that work-related mental health issues be addressed in the material. Material had to be delivered in a way that could incorporate class discussion, exercises and questions. Settlement staff wanted some guidance around how to address difficult questions and issues related to these topics.The development of this toolkit has the potential to improve existing services offered to new immigrants and to increase immigrant worker knowledge about health and safety before a workplace problem or injury occurs. Such knowledge can help reduce the risk of injury and lead to more positive social, health and economic outcomes. We end this paper by discussing dissemination activities and recommendations for future work in this area.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,235
Score d'incertitude au seuil0,472

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0110,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,376 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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