1610 Whwb 1 –<i>‘workplace health without borders</i>– increasing impact of global training and mentoring collaborations across organisations: protecting workforces’
Notice bibliographique
Résumé
Aim of special session Successful examples of collaborations and WHWB projects for building occupational health and safety capacity will be illustrated, noting how better interactions with other national and international organisations could increase impact. Discussion will focus on how to increase these collaborations and how WHWB can expand its footprint globally, to improve its current offerings in terms of delivering training, mentoring, development and translation of guidance materials, and technical assistance to build knowledge and capacity in occupational health and hygiene, particularly for under-served workforces in both developed and developing countries. Presenters:1Ms Claudina MCA Nogueira, 2Dr Kevin Hedges, 3Dr David F Goldsmith, 4Dr Steve M Thygerson 1University of Pretoria, Faculty of Health Sciences, Pretoria, South Africa 2Occupational Health Clinics for Ontario Workers (OHCOW) Inc., Toronto, Canada 3George Washington University, Washington DC, USA 4Department of Health Science, Brigham Young University, Provo, Utah, USA
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,113 | 0,037 |
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 ».