Physical and psychological determinants of injury in Ontario forest firefighters
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Forest firefighters are faced with multiple physical and psychological challenges as a result of their duties. Little is known about the determinants of injury among these workers. The Ontario Ministry of Natural Resources (OMNR) Aviation, Forest Fire and Emergency Services (AFFES) records detailed information on two mutually exclusive types of workplace injury: First aid (self-reported) and Workplace Safety Insurance Board (WSIB, i.e. received medical attention). AIMS: To identify the contributions of physical and psychological factors on the likelihood of injury among forest firefighters. METHODS: Participants were male and female forest firefighters aged between 18 and 65. Data were collected using two self-administered instruments: The NEO Personality Inventory and the Job Stress Survey. Secondary data were collected from the OMNR AFFES and data were analysed by way of multivariate statistical procedures. RESULTS: There were 252 participants. Those who were older, had a history of injury, had high scores for the personality construct of Neuroticism or low scores for the Openness construct were significantly more likely to incur a first aid injury, while those with high experience levels were significantly less likely to incur injury (P < 0.05). High job stress was the only significant predictor of WSIB injury (P < 0.05). CONCLUSIONS: First aid and WSIB injuries in the OMNR AFFES were quite distinct phenomena and different factors need consideration in their prediction. It is recommended that managers and decision-makers in this field consider factors such as job stress, personality and the prior occurrence of injuries in their assessment of risk.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».