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Enregistrement W2736427860 · doi:10.1080/14773996.2017.1356544

Occupational safety and health knowledge users’ perspectives about research use

2017· article· en· W2736427860 sur OpenAlexafffund
Dwayne Van Eerd, Siobhan Cardoso, Emma Irvin, Ron Saunders, Trevor King, Sara Macdonald

Notice bibliographique

RevuePolicy and Practice in Health and Safety · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensInstitute for Work & Health
Organismes subventionnairesWorkplace Safety and Insurance Board
Mots-clésCredibilityFocus groupOccupational safety and healthQualitative researchApplied psychologyCoachingPsychologySample (material)Poison controlMedical educationPublic relationsWork (physics)Human factors and ergonomicsSuicide preventionEngineeringMedicineEnvironmental healthPolitical scienceBusinessMarketingSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using research evidence in decision-making requires skill, time and resources. Our objective was to examine experiences and perspectives related to research use among occupational safety and health (OSH) knowledge users (KU). This was a qualitative study investigating how research was acquired, assessed, adapted and applied in decision-making. A purposive sample of OSH KU was invited to complete an online survey and/or participate in interviews or focus groups. Most OSH KU indicated using research evidence was important. KU reported having skills and motivation to find and evaluate research. KU also reported sharing evidence with a variety of audiences. Time and resources were consistently noted as barriers. Credibility was an overarching theme as KU wanted to use credible research and noted their own credibility relied on using research in their work. KU were creative in using research in their OSH roles. More research with a broader audience of OSH KU is needed.

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)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,965
Score d'incertitude au seuil0,186

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0070,008
Communication savante0,0100,008
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,412
Tête enseignante GPT0,641
Écart entre enseignants0,228 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineÉvaluation
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

Citations12
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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