Fishers’ attributed causes of accidents and implications for prevention education
Notice bibliographique
Résumé
Commercial fishers are employed in one of the most dangerous jobs in Canada. Additionally, they tend both not to report work injuries and to deny and trivialize risks their job entails. This study focuses on fishers' subjective interpretation of their work environment. Its purposes were to examine fishers' attributed causes of accidents and to derive implications for prevention education. The researcher employed a qualitative methodology and interviewed 12 professional fishers who worked on the British Columbia coast. The interviews focused on fishers' descriptions of accidents and their attributed causes. Attribution theory was operationalized to provide a conceptual framework through which to analyze the 12 transcripts. The researcher transcribed the interviews, then highlighted and analyzed excerpts depicting the fishers' attributed causes of accidents. Three strategies were employed to examine the trustworthiness of the researcher's judgements regarding the transcripts and final interpretation of the data. The strategies were: use of a research partner (consistency), conducting a participant review (credibility), and comparison with another study (triangulation). The participants of this study attributed multiple causes to a given accident and their explanations were complex. The study found 22 categories of causes of accidents. The attributed causes from 9 of the 12 participants were distributed in all quadrants of attributions on the orienting framework (external/stable, external/unstable, internal/stable and internal/unstable). Five or more participants attributed the following as causes in their accidents: Economic Pressures, Luck or Fate, Weather Conditions Expected, Fatigue, and Stress. This study's results suggest that the techno-rational approach of existing traditional training programs, that concentrate on causes located mainly in the external/stable quadrant, does not concur with fishers' attributed causes of accidents. The study indicates that prevention education program content should be broadened to address the full spectrum of fishers' attributed causes of accidents. Through the utilization of fishers' attributed causes of accidents, prevention education programs could assist fishers to focus on their perceptions of occupational hazards and risks, and address questions of past risk taking and future risk assessment. From these insights fishers can review what can be done to control or eliminate a particular 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 | 0,013 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».