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Enregistrement W2410350287 · doi:10.1037/apl0000116

Safety in the c-suite: How chief executive officers influence organizational safety climate and employee injuries.

2016· article· en· W2410350287 sur OpenAlexafffund
Sean Tucker, Babatunde Ogunfowora, Dayle Ehr

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Psychology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPsycINFOPsychologyOrganisation climateOrganizational learningPerceived organizational supportOrganizational safetyApplied psychologyOccupational safety and healthOrganizational commitmentPublic relationsSocial psychologyKnowledge managementOrganizational behavior and human resourcesMEDLINEOrganizational engineeringPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

According to social learning theory, powerful and high status individuals can significantly influence the behaviors of others. In this paper, we propose that chief executive officers (CEOs) indirectly impact frontline injuries through the collective social learning experiences and effort of different groups of organizational actors-including members of the top management team (TMT), organizational supervisors, and frontline employees. We found support for our collective social learning model using data from 2,714 frontline employees, 1,398 supervisors, and 229 members of TMTs in 54 organizations. TMT members' experiences within a CEO-driven TMT safety climate was positively related to organizational supervisors' reports of the broader organizational safety climate and their subsequent collective support for safety (reported by frontline employees). In turn, supervisory support for safety was associated with fewer employee injuries at the individual level. We discuss the theoretical and practical implications of these findings for workplace safety research and practice. (PsycINFO Database Record

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,430

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,388 · 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

Citations78
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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