MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2170527747 · doi:10.7202/018122ar

Workplace Violence and the Duration of Workers’ Compensation Claims

2008· article· en· W2170527747 sur OpenAlexaffvenueabout
Michele Campolieti, James Goldenberg, Douglas Hyatt

Notice bibliographique

RevueRelations industrielles · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWorkplace Violence and Bullying
Établissements canadiensNatural Resources CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnobservableDuration (music)Workers' compensationOccupational safety and healthWork (physics)Compensation (psychology)HazardWorkplace violenceHuman factors and ergonomicsDemographic economicsPsychologyPoison controlEnvironmental healthMedicineSocial psychologyEconomicsEconometricsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Based upon unique Canadian administrative data from the years 1996 to 1999, this study examines the duration of absences from work due to injuries arising from workplace violence with a hazard model. We find that policing and nursing occupations, larger health care expenditures and more severe acts of violence are associated with longer absences from work. On the other hand, workers from larger firms have shorter absences from work. Our estimates are also quite sensitive to the inclusion of unobserved heterogeneity distribution, i.e., an individual specific random effect. This suggests that unobservable factors, such as stress and psychological or psychosomatic problems resulting from the workplace violence could have a large impact on the duration of work absences.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,400
Score d'incertitude au seuil0,890

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,238 · 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 tête enseignante, 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

Citations10
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRelations industriellesMême sujetWorkplace Violence and BullyingTravaux en français237 207