0382 Increasing male/female inequalities in rates of workplace violence in ontario between 2002 and 2014: a comparison of two data sources
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».