Dancing the two-step: Collaborating with intermediary organizations as research partners to help implement workplace health and safety interventions
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the effect of the involvement of intermediaries who were research partners on three intervention studies. The projects crossed four sectors: manufacturing, transportation, service sector, and electrical-utilities sectors. The interventions were participative ergonomic programs. The study attempts to further our understanding of collaborative workplace-based research between researchers and intermediary organizations; to analyze this collaboration in terms of knowledge transfer; and to further our understanding of the successes and challenges with such a process. PARTICIPANTS: The intermediary organizations were provincial health and safety associations (HSAs). They have workplaces as their clients and acted as direct links between the researchers and workplaces. METHODS: Data was collected from observations, emails, research-meeting minutes, and 36 qualitative interviews. Interviewees were managers, and consultants from the collaborating associations, 17 company representatives and seven researchers. RESULTS: The article describes how the collaborations were created, the structure of the partnerships, the difficulties, the benefits, and challenges to both the researchers and intermediaries. The evidence of knowledge utilization between the researchers and HSAs was tracked as a proxy-measure of impact of this collaborative method, also called Mode 2 research. CONCLUSION: Despite the difficulties, both the researchers and the health and safety specialists agreed that the results of the research made the process worthwhile.
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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 | 0,127 | 0,191 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».