Supermarket workers: Their work and their health, particularly their self-reported musculoskeletal problems and compensable injuries
Notice bibliographique
Résumé
A literature review revealed that cashiers are the most studied of all supermarket workers, while little is known about other types of employees. However, cashiers are far from being the only supermarket workers affected by musculoskeletal disorders. The musculoskeletal health of supermarket employees other than cashiers was therefore examined for one company. Two sources of data were used: compensation statistics (from the company's 57 corporate supermarkets) and self-reported questionnaires (administered in 4 selected stores). These sources provided very different descriptive statistics, both in terms of the size of problems (depending on which aspects were compared, compensation statistics depicted 2 to 18 times fewer disorders than self-reports), and in terms of which body regions were most affected. There were also discrepancies with regard to identifying those departments which were most at risk (wrappers according to self-reports, delicatessen according to compensation reports). According to self-reports, 83% of workers (excluding cashiers) reported at least one musculoskeletal disorder over a 12-month period, and 32% had problems severe enough to impede regular activities. Different approaches to calculating rates were also used within each data source. Calculations using the number of hours worked annually by all workers were deemed to be the best. The significance of these results for supermarket employees and in terms of intervention and prevention in other sectors is examined.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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 ».