Recruitment for Occupational Research: Using Injured Workers as the Point of Entry into Workplaces
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the feasibility, costs and sample representativeness of a recruitment method that used workers with back injuries as the point of entry into diverse working environments. METHODS: Workers' compensation claims were used to randomly sample workers from five heavy industries and to recruit their employers for ergonomic assessments of the injured worker and up to 2 co-workers. RESULTS: The final study sample included 54 workers from the workers' compensation registry and 72 co-workers. This sample of 126 workers was based on an initial random sample of 822 workers with a compensation claim, or a ratio of 1 recruited worker to approximately 7 sampled workers. The average recruitment cost was CND$262/injured worker and CND$240/participating worksite including co-workers. The sample was representative of the heavy industry workforce, and was successful in recruiting the self-employed (8.2%), workers from small employers (<20 workers, 38.7%), and workers from diverse working environments (49 worksites, 29 worksite types, and 51 occupations). CONCLUSIONS: The recruitment rate was low but the cost per participant reasonable and the sample representative of workers in small worksites. Small worksites represent a significant portion of the workforce but are typically underrepresented in occupational research despite having distinct working conditions, exposures and health risks worthy of investigation.
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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 | 0,101 | 0,130 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».