Dissemination and use of a participatory ergonomics guide for workplaces
Notice bibliographique
Résumé
Musculoskeletal disorders (MSDs) result in lost-time injury claims and lost productivity worldwide, placing a substantial burden on workers and workplaces. Participatory ergonomics (PE) is a popular approach to reducing MSDs; however, there are challenges to implementing PE programmes. Using evidence to overcome challenges may be helpful but the impacts of doing so are unknown. We sought to disseminate an evidence-based PE tool and to describe its use. An easy-to-use, evidence-based PE Guide was disseminated to workplace parties, who were surveyed about using the tool. The greatest barrier to using the tool was a lack of time. Reported tool use included for training purposes, sharing and integrating the tool into existing programmes. New actions related to tool use included training, defining team responsibilities and suggesting programme implementation steps. Evidence-based tools could help ergonomists overcome some challenges involved in implementing injury reduction programmes such as PE. Practitioner Summary Practitioners experience challenges implementing programmes to reduce the burden of MSDs in workplaces. Implementing participatory interventions requires multiple workplace parties to be 'on-board'. Disseminating and using evidence-based guides may help to overcome these challenges. Using evidence-based tools may help ergonomics practitioners implement PE programmes.
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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 | 0,126 | 0,173 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,005 |
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 ».