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Enregistrement W2011337988 · doi:10.1108/joepp-07-2014-0031

Health and performance: science or advocacy?

2014· article· en· W2011337988 sur OpenAlexaff
Jennifer K. Dimoff, E. Kevin Kelloway, Aleka M. MacLellan

Notice bibliographique

RevueJournal of Organizational Effectiveness People and Performance · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensSaint Mary's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOriginalityValue (mathematics)Return on investmentPromotion (chess)Human resourcesNarrativeResource (disambiguation)Investment (military)BusinessPsychologyComputer sciencePolitical scienceEconomicsManagementSocial psychologyMicroeconomicsCreativity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose – The purpose of this paper is to examine the literature assessing the return-on-investment (ROI) of healthy workplace programs. Design/methodology/approach – Used a narrative review to summarize and evaluate findings. Findings – Although substantial ROI data now exist, methodological and logical weaknesses limit the conclusions that can be drawn. Practical implications – A strategy for monetizing the benefits of healthy workplaces that draws on both human resource accounting and strategic human resource management is described. Social implications – The promotion of healthy workplaces is an important goal in its own right. To the extent that ROI estimates are important in advancing this goal, these estimates should be based on clear logic and strong methodology. Originality/value – The paper suggests the need for stronger research designs but also note the difficulties in monetizing outcomes of the healthy workplace.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,331 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations18
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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