Reducing Physical Risk Factors in Construction Work Through a Participatory Intervention: Protocol for a Mixed-Methods Process Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous research has shown that reducing physical workload among workers in the construction industry is complicated. In order to address this issue, we developed a process evaluation in a formative mixed-methods design, drawing on existing knowledge of the potential barriers for implementation. OBJECTIVE: We present the design of a mixed-methods process evaluation of the organizational, social, and subjective practices that play roles in the intervention study, integrating technical measurements to detect excessive physical exertion measured with electromyography and accelerometers, video documentation of working tasks, and a 3-phased workshop program. METHODS: The evaluation is designed in an adapted process evaluation framework, addressing recruitment, reach, fidelity, satisfaction, intervention delivery, intervention received, and context of the intervention companies. Observational studies, interviews, and questionnaires among 80 construction workers organized in 20 work gangs, as well as health and safety staff, contribute to the creation of knowledge about these phenomena. RESULTS: At the time of publication, the process of participant recruitment is underway. CONCLUSIONS: Intervention studies are challenging to conduct and evaluate in the construction industry, often because of narrow time frames and ever-changing contexts. The mixed-methods design presents opportunities for obtaining detailed knowledge of the practices intra-acting with the intervention, while offering the opportunity to customize parts of the intervention.
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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 | 0,125 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,006 |
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 ».