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Enregistrement W2759655096 · doi:10.1136/oemed-2017-104636.315

0382 Increasing male/female inequalities in rates of workplace violence in ontario between 2002 and 2014: a comparison of two data sources

2017· article· en· W2759655096 sur OpenAlexaffabout
Peter Smith, Cynthia Chen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensInstitute for Work & Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInequalityComputer scienceMedicineDemographyMathematicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Literature examining male/female differences in rates of workplace violence has produced mixed findings. This study examined trends in rates of workplace violence using two population level data sources. These were: workers’ compensation claims for assaults that required time off work; and emergency department visits for assaults or accidental contact from another person, where the treating physician determined that the payer should be workers’ compensation. For both data sources, denominator information of the population at risk was generated by sex, age groups and time period using the Labour Force Survey. Over the period 2002 to 2014 rates of assault among men remained stable, from 31.5 per 100,000 FTEs to 32.5 per 100,000 FTEs. Conversely among women rates of lost-time claims due to workplace violence increased from 38.9 per 100,000 FTEs to 59.1 per 100,000 FTEs - an absolute increase of 20.2 assaults per 100,000 FTEs, and a relative increase of 52%. These divergent trends were mirrored in the emergency department records, with rates of ED presentations among men remaining stable between 2004 and 2014 (38.2 to 39.8 per 100,000 FTEs); while among women rates of presentation increased from 34.9 per 100,000 FTEs to 52.9 per 100,000 FTEs - a relative increase of over 50%. In both time periods rates of assaults were relatively stable for men and women up till about 2008/09, after which point rates diverged between men and women. Using two data sources this study demonstrates increasing male/female inequalities in workplace violence in Ontario.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,185

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,011
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,261
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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