Safety Climate on Safety: The Mediating Role of Management Commitment
Notice bibliographique
Résumé
Past research on safety climate has tended to focus on measurement and operationalization issues or predictive validity (Zohar, 2010). The present research furthers this work by investigating the interplay between different facets of safety climate on safety effectiveness. In a sample of oil and gas workers (N = 263) we show that the relationship between several distal safety climate variables (training effectiveness, procedure effectiveness, and work pressure) on safety effectiveness is partly mediated by management commitment (study 1). In study 2, we replicate these findings in a sample of railway construction workers (N = 167). We further extend these findings to show a boundary condition for this indirect path; perceptions of co-worker disengagement. When perceptions of co-worker disengagement are high the negative effect of low management commitment on safety effectiveness is diminished. Study 3 further explores the key role of management commitment to safety by conducting qualitative focus group interviews in oil and gas organizations (N = 49 participants) to delve into safety culture. Analyses suggest that employee sensemaking regarding safety are perceived through a lens of low management commitment to safety operationalized as management blame. Taken together, these findings highlight the role of tacit management-oriented climate perceptions as key to explaining the role of other distal safety climate factors for predicting safety effectiveness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».