Case Study on Worksite Health and Wellness Program for Commercial Motor Vehicle Drivers
Notice bibliographique
Résumé
Due to the elevated prevalence of overweight and obesity in the transportation industry and the risks that accompany obesity, a health and wellness (H&W) program at a leading trucking organization was initiated to reduce obesity and the associated risks. In 2008 Schneider National Inc. (SNI), along with United Healthcare (UHC) and Atlas Ergonomics, launched a company-wide, voluntary H&W Program with their employees. Atlas is a leading ergonomic service and technology provider for healthcare, office, and transportation environments. Since the H&W Program launched in 2008, UHC and Atlas have worked with SNI to offer health and wellness programs, ergonomic and injury prevention services, on-site physical therapy and health screens, and overall wellness coaching to approximately 17,000 company-insured employees, including commercial drivers, at twelve SNI operating centers across the U.S. and Canada. Employee spouses are also eligible to enroll in the H&W Program. The purpose of this Case Study is to detail SNI’s H&W Program with Atlas Ergonomics and UHC and to evaluate the opinions, perceptions, and program satisfaction of participating drivers and program staff. The findings from this Case Study will aid in the development of recommendations for a carrier-implemented H&W program.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».