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Enregistrement W2129976196 · doi:10.1002/ajim.10142

How many injured workers do not file claims for workers' compensation benefits?

2002· article· en· W2129976196 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Industrial Medicine · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensUniversity of AlbertaMcMaster UniversityInstitute for Work & Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineWorkers' compensationOccupational safety and healthLogistic regressionCompensation (psychology)Work (physics)Occupational injuryOccupational medicineInjury preventionHuman factors and ergonomicsFamily medicineEnvironmental healthPoison controlActuarial scienceSocial psychologyBusinessPsychologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Anecdotal evidence suggests that there are injured workers who do not file for workers' compensation (WC). Several recent studies support this, and we aim to quantify the extent of under-reporting. METHODS: A Canadian survey asked about work injuries in the previous year, and several questions established eligibility for WC and whether a claim had been filed. The proportion of eligible injuries with a claim was estimated. Logistic regression identified predictors of claim submission. RESULTS: Of 2,500 respondents, 143 had incurred an eligible injury, of whom 57 (40%, 95% CI 32-48%) had not filed a WC claim. Severity of injury was the strongest predictor of not claiming. CONCLUSIONS: Survey respondents reported a substantial degree of under-claiming of WC benefits, contrasting with public attention on fraudulent over-claiming. Policy makers should ensure that all relevant parties are aware of their obligations to report work injuries. This will create a more accurate picture of work safety.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,606
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,192
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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