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Enregistrement W2172914313 · doi:10.1139/cjce-2015-0114

Evaluating disability management in the Manitoban construction industry for injured workers returning to the workplace with a disability

2015· article· en· W2172914313 sur OpenAlexaffvenueabout
Jonathan M. Winter, Mohamed Issa, Rhoda Ansah Quaigrain, Kristopher Dick, Jonathan D. Regehr

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)Occupational safety and healthConstruction industryBusinessDisabled peopleSample (material)Public relationsEngineeringPsychologyApplied psychologyMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The poor safety record of the construction industry raises concerns about the extent to which it is able to integrate workers disabled as a result of a workplace injury back to the workplace. A review of the literature indicates there is little empirical evidence about the status of disability management (DM) in the Canadian construction industry, specifically with respect to injured construction workers returning to the workplace with a disability. To address this limitation, a web-based survey was administered to a sample of Manitoban construction organizations to enquire about workers disabled as a result of a workplace injury in the industry, practices in place to accommodate them, and barriers to their employment. The analysis of the responses of 88 organizations showed that the majority of responding organizations employed few disabled workers. Disabilities due to musculoskeletal injuries were the most common, followed by physical mobility and hearing impairments. Respondents saw retaining valued and experienced employees and maintaining employee morale as the main reasons for implementing a DM program. They also found the lack of suitable modified or alternate work to be the most important barrier to DM; however, they identified the provision of such work as the most common practice implemented by them, raising questions about this work’s suitability to disabled workers.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,222
Score d'incertitude au seuil0,448

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,314 · 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

Citations14
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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