Systematic review of the prevention incentives of insurance and regulatory mechanisms for occupational health and safety
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The objective of this study was to determine the strength of evidence on the effectiveness of two policy levers-the experience rating of workers' compensation insurance and the enforcement of occupational health and safety regulation-in creating incentives for firms to focus on health and safety issues. METHODS: An extensive systematic literature review was undertaken in an effort to capture both published and grey literature studies on the topic. Studies that met specific subject-matter and methods criteria underwent a quality assessment. A qualitative approach to evidence synthesis, known as "best-evidence" synthesis, was used. This method ranks the strength of evidence on a particular topic on the basis of the number, quality, and consistency of studies on the topic. RESULTS: There was moderate evidence that the degree of experience rating reduces injuries, limited to mixed evidence that inspections offer general and specific deterrence and that citations and penalties aid general deterrence, and strong evidence that actual citations and penalties reduce injuries. CONCLUSIONS: Although experience rating is a key policy lever of those providing workers' compensation insurance, there is much to be learned about its merits. Few studies have concerned the topic, and most have used crude proxy measures or exploited natural experiments. There have been many more studies on the merits of regulation enforcement, even though here too measures were often crude. Nonetheless, this synthesis indicates that general deterrence is less effective in reducing injury incidence and severity, whereas specific deterrence with regard to citations and penalties does indeed have an impact.
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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 | 0,024 | 0,133 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 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 ».