Inclusion of ‘Total Worker Health®’ a program by NIOSH
Notice bibliographique
Résumé
We were pleased to read the article entitled: ‘How far are we from full implementation of health promoting workplace concepts? A review of implementation tools and frameworks in workplace interventions’ by G. M. Motalebi et al. (2018, Health Promotion International, 33, 488–504. doi: 10.1093/heapro/daw098). The main purpose of the article is to provide a typology of different frameworks and tools related to workplace health interventions globally and their conformity with the Ottawa Charter and WHO statement in 2007. While we found the article interesting and informative, we also noted the omission of the program of the U.S. National Institute for Occupational Safety and Health (NIOSH) which shares many of these goals: ‘Total Worker Health®’ (https://www.cdc.gov/niosh/twh/totalhealth.html). NIOSH defines Total Worker Health (TWH) as ‘policies, programs, and practices that integrate protection from work-related safety and health hazards with promotion of injury and illness prevention efforts to advance worker well-being.’ Thus it incorporates exactly ‘the work-related causes of ill health and unhealthy behaviour’ referred to by Motalebi et al. (page 490).
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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 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,039 | 0,041 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,008 |
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 ».