Launching an industry led coalition for safety and health of agricultural workers
Notice bibliographique
Résumé
Agriculture is the most dangerous industry in the United States with an estimated annual 650 deaths, 90 000 injuries, and a death rate eight times greater than the all-industry average. Based on successes in Australia and Canada, we aimed to change this trend by having leaders within agricultural businesses and farm organisations become a unified voice for national agricultural safety initiatives. Beginning in 2006, we convened in-person meetings building momentum that launched the Agricultural Safety and Health Council of America (ASHCA) in late 2007. A compelling feature of this new organization was leadership dominated by people with authority to introduce safety measures within their respective agricultural networks. ASHCA leaders drafted a mission, governance structure, bylaws, and then identified strategic initiatives. ASHCAs Strategic Plan has priorities of: (a) promoting communications and partnerships; (b) promoting evidence-based best practices; (c) engaging with National Institute for Occupational Safety and Health (NIOSH) funded agricultural safety and health researchers and (d) guiding the research agenda of federal agencies, including NIOSH and US Department of Agriculture. Now 2 years later ASHCA has grown to encompass 30 organisations. In January 2010, ASHCA hosted a first of its kind national conference, Be Safe, Be Profitable: Protecting Workers in Agriculture, uniting agricultural leaders, safety practitioners, researchers and farm workers in determining the best safety practices for workers in agriculture. Proceedings from this groundbreaking conference will be published in a dedicated issue of the Journal of Agromedicine July 2010 and used as a reference for agricultural producers and safety professionals.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».