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Enregistrement W2181240450 · doi:10.3233/wor-152129

Expanding vocational retraining options for injured workers: An experiment in worker choice

2015· article· en· W2181240450 sur OpenAlexfundno aff
Jeanne M. Sears, Thomas M. Wickizer, Beryl A. Schulman

Notice bibliographique

RevueWork · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWashington State Department of Labor and IndustriesWorkplace Safety and Insurance Board
Mots-clésRetrainingWageVocational educationBusinessWorkers' compensationLabour economicsCompensation (psychology)Medical educationMedicinePsychologyEconomicsPedagogySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: An innovative self-directed vocational retraining alternative (Option 2) has been offered to eligible Washington State injured workers since 2008. OBJECTIVE: We aimed to describe: (1) how frequently Option 2 was selected and by whom, (2) the extent to which Option 2 workers used their reserved retraining funds, and (3) how worker satisfaction and employment outcomes for Option 2 workers compared with those of workers undergoing traditional vocational retraining. METHODS: Five-year cohort study involving workers' compensation data, state wage files, and two worker surveys. RESULTS: Fewer than 25% of Option 2 workers used their retraining funds. Retraining fund use was associated with better employment outcomes. Workers who were older, whose preferred language was not English, or who had lower pre-injury wages or less education, were least likely to use Option 2 retraining funds. Many workers chose Option 2 because they thought the approved traditional retraining plan was not a good fit for them. CONCLUSIONS: Self-directed retraining may benefit workers who have the ability, resources, and motivation to independently identify and complete retraining. Additional efforts may be needed to ensure that traditional retraining plans are well-suited to workers' circumstances, and to identify and remove barriers to use of reserved retraining funds.

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 enseignants0,204
Score d'incertitude au seuil0,327

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,315 · 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

Citations5
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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