Facilitators and barriers to occupational health and safety in small and medium-sized enterprises: a descriptive exploratory study in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this particular study was to test a newly created instrument in describing the facilitators and barriers to occupational health and safety in small and medium-sized enterprises (SMEs) in Ontario, Canada. METHODS: A cross-sectional design was used to identify the occupational health and safety culture of SMEs in public and private sectors in Ontario. RESULTS: A total of 153 questionnaires were completed. The majority of respondents were female (84%) with a mean age of 49.8 years (SD 10.6). Seventy-four percent were supervisors. Seventy percent of respondents were from the private sector while 30% derived from the public sector including healthcare, community services, and non-profit organizations. Further, conducting regular external safety inspections of the workplace was found to be statistically associated with a safe work environment 2.88 95% CI [1.57, 5.27]. CONCLUSIONS: Strategies and training opportunities that focus on how to adapt occupational health and safety legislation to the nature and diversity of SMEs are recommended. Furthermore, employers may use such information to improve safety in their SMEs, while researchers can hopefully use such evidence to develop interventions that are applicable to meeting the occupational health and safety needs of SMEs.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».