Switching to Daylight Saving Time and work injuries in Ontario, Canada: 1993–2007
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine whether switching to and from Daylight Saving Time (DST)-1 h shift forward in the spring and 1 h shift back in the autumn-is associated with an increase in work injuries. METHOD: Data on work-related injuries were obtained from compensation claim records from the Ontario Workplace Safety & Insurance Board for the period 1993-2007. A Poisson regression model was run separately comparing the number of no lost time claims and lost time claims during the week of DST change with the week following DST change, and the week preceding DST change. We also examined if differences in the relationship between DST and work injury claims were present across industry, age, gender and job tenure groups. RESULTS: The results of our regression model did not show an increase in the incidence of work injury claims in the days immediately following the spring shift to DST. There was a significant decrease in the number of claims on Thursday, Friday and Saturday following the spring transition to DST. However, this decline was solely due to the years when Good Friday occurred during DST week (1993, 1998 and 2004) when fewer people are at work. For the autumn transition from DST, no evidence was found that the gain of 1 h sleep results in a decrease or increase in work injury claims. CONCLUSION: Our findings show that the shift to and from DST had no detrimental effects on the incidence of claims for work injuries in Ontario, Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 tête enseignante, 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 ».