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Enregistrement W2395173738 · doi:10.1097/jom.0000000000000723

How Does the Presence of High Need for Recovery Affect the Association Between Perceived High Chronic Exposure to Stressful Work Demands and Work Productivity Loss?

2016· article· en· W2395173738 sur OpenAlexafffundabout
Carolyn S. Dewa, Karen Nieuwenhuijsen, Judith K. Sluiter

Notice bibliographique

RevueJournal of Occupational and Environmental Medicine · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueWorkplace Health and Well-being
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchLundbeck CanadaH. Lundbeck A/SPublic Health Agency of Canada
Mots-clésAffect (linguistics)Work (physics)Work productivityProductivityAssociation (psychology)PsychologyEnvironmental healthMedicineEconomicsEngineeringPsychotherapistCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Employers have increasingly been interested in decreasing work stress. However, little attention has been given to recovery from the exertion experienced during work. This paper addresses the question: how does the presence of high need for recovery (HNFR) affect the association between perceived high chronic exposure to stressful work demands (PHCE) and work productivity loss (WPL)?. METHODS: Data were from a population-based survey of 2219 Ontario workers. The Work Limitations Questionnaire was used to measure WPL. The relationship between HNFR and WPL was examined using four multiple regression models. RESULTS: Our results indicate that HNFR affects the association between PHCE and WPL. They also suggest that PHCE alone significantly increases the risk of WPL. CONCLUSION: Our results suggest that HNFR as well as PHCE could be an important factor for workplaces to target to increase worker productivity.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations9
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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