Dancing the two-step: Collaborating with intermediary organizations as research partners to help implement workplace health and safety interventions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle