Exploring perceptions of the effect of psychosocial hazards on workers' mental health
Notice bibliographique
Résumé
Background: Previous literature has demonstrated that mining present significant hazards to workers (ILO, 2010, Gyekye, 2003, Amponsah-Tawiah et al, 2013) both mentally and physically. This presentation will consider some of the more controllable psychosocial hazards, defined by Leka and Cox (2010), in a population of mining workers with the additional objectives; 1) better understanding the relationship between the various hazardous factors, and 2) suggesting what could be targeted to improve workers’ mental health and safety from a mental health promotion point of view. Methods: Using qualitative methodologies (focus groups and individual interviews), a heterogeneous sample of participants (n=31) were recruited. These participants were chosen using random sampling strategy from a mining company in Ontario, Canada. A thematic analysis was used to explore perceptions of the effect of psychosocial hazard on workers' mental health. Findings: Work schedule, rotation, and shiftwork were listed among priorities highlighted by the workers to improve their mental health and well-being. Shiftwork was identified as a major occupational risk as well as a significant influence on work-family balance. Discussion: Some degree of control and autonomy over work schedules may prevent or mitigate deleterious occupational health outcomes and positively influence family and community life. The presentation will offer commentary on the usefulness of qualitative methodologies in occupational health research to improve health promotion strategies.
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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 | 0,008 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».