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Enregistrement W2131988146 · doi:10.3233/wor-2009-0884

Truck drivers hours-of-service regulations and occupational health

2009· article· en· W2131988146 sur OpenAlexaboutno aff
Anker Jensen, Søren Dahl

Notice bibliographique

RevueWork · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and Work-Related Fatigue
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTruckEuropean unionBusinessOccupational safety and healthWork (physics)Control (management)Transport engineeringService (business)Environmental healthOperations managementEngineeringMedicineMarketingAutomotive engineeringEconomic policyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Major industrialised countries, like the United States, Canada, Australia and countries of the European Union (EU) have Hours-of-Service (HoS) regulations for truck drivers that stipulate duration of continuous driving and rest periods. The purported aim is the improvement of road safety by reducing fatigue and drowsiness, but the regulations can also have a strong impact on the working conditions for drivers. Better working conditions for truck drivers is one of the aims of the EU HoS regulations, but they do not seem to fully produce the desired benefits. Truck drivers continue to have a high prevalence of back disorders, which have been linked with the time spent driving. They also have a high incidence of heart disease, which might be due to stress factors at work. Stress levels can be affected by HoS regulations, that leave the driver little job control and lead to social isolation. HoS regulations could contribute more to the improvement of working conditions of truck drivers through counteracting irregular work schedules, night driving and social isolation. Moving the focus from simple control of time spent driving or not driving to fatigue management could improve job control and working conditions for truck drivers without loss of traffic 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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,297 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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