The Hierarchy of Control in the Epidemic of Farm Injury
Notice bibliographique
Résumé
The application of the hierarchy of control (HOC) is a well-established approach to hazard reduction in industrial workplaces. However, it has not been generally applied in farm workplaces. The objective was to determine current practices of farmers in the context of a modified HOC, and the effect of these practices on farm injury outcomes. A self-reported mail survey of 1196 Saskatchewan farm operations was conducted in 2013. Selected survey questions were used as proxy measures of the farm owner-operator's practices relevant to each of the six steps of increasing importance in a modified HOC: (1) hazard identification; (2) risk assessment; (3) personal protection; (4) administrative controls; (5) engineering controls; and (6) elimination of the hazard. Analysis used basic descriptive statistics and logistic regression to examine associations of interest. When four of the six HOC steps were adhered to, there was a significant protective effect: odds ratio (OR) = 0.32 (95% confidence interval [CI]: 0.14-0.74) for any injury and OR = 0.27 (95% CI: 0.07-0.99) for serious injury in the overall study population. For farm owner-operators utilizing four of the six steps in the modified HOC, there was a significant protective effect for any injury (OR = 0.30, 95% CI: 0.11-0.83). Although there is a considerable absence of use of elements of the HOC among farm operators, for farmers who adhere to these steps, there is a significant reduction in their risk for injury. Prevention strategies that embrace the practice of these principles may be effective in the control of farm workplace injury.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».