Preventive behaviour at work of vocational students
Notice bibliographique
Résumé
Background: Statistics suggest young workers are a group at high risk of sustaining injury. Vocational students are frequently included in the ‘young workers’ group, with all other different types of workers aged 24 or less. However, the literature exposes vocational students as having specific descriptive characteristics, suggesting that this subgroup might differ from other ‘young workers’. The literature offers little description of this population towards prevention at work. The aim of the study was to explore factors associated with vocational students’ preventive behaviour at work. Methods: The study was conducted with 129 participants following a predictive correlational design. Preventive behaviour and some personal, occupational and environmental factors were recorded by validated questionnaires. Multiple regression analyses were used to identify factors associated with vocational students’ preventive behaviour at work. Results: Findings showed the majority of vocational students had a moderate level of preventive behaviour at work. Most relevant factors associated with preventive behaviour at work for this specific population were: (1) type of prevention training, (2) autonomous motivation, (3) study programme and (4) type of school. Conclusion: Vocational students are a specific population and it is important to work on relevant factors during their studies to help them become involved towards prevention.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».