Unrealistic Optimism, Fatalism, and Risk-Taking in New Zealand Farmers’ Descriptions of Quad-Bike Incidents: A Directed Qualitative Content Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Quad-bike incidents are a major cause of occupational injury and fatality on farms warranting health and safety attention. As part of a larger study, we carried out a face-to-face survey with 216 farmers in New Zealand. We quantitatively identified farmers' propensity for risk-taking, unrealistic optimism, and fatalism as risk factors in quad-bike loss-of-control events (LCEs). The purpose of the analysis presented in this article was to use these same farmers' recollections of LCEs to explore the a priori constructs in more detail using qualitative methods. Participants reporting one or more LCEs described their first LCE and any experienced in the previous 12 months. Participants provided open-text responses about what occurred at each LCE, their reflections, and general thoughts on LCE risk factors. Directed qualitative content analysis (QCA) was used to "unpack" risk-taking, unrealistic optimism, and fatalism whilst also delineating any additional concepts that farmers associate with LCEs. Risk-taking elements were more evident than unrealistic optimism or fatalism and more suggestive of farmers finding themselves in risky situations rather than engaging in risk-seeking behavior per se. Additional inductively derived categories of fatigue/stress, multitasking, inexperience, and quad-bike faults highlight the complex nature of LCEs and the importance of risk assessment covering these concepts as well as risky situations.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».