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Enregistrement W2908452747 · doi:10.5430/jnep.v9n4p98

Occupational risk perception: A scale development study

2018· article· en· W2908452747 sur OpenAlexvenueno aff
Berna Aksoy, Eylem Paslı Gürdoğan

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Education and Practice · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTrakya Üniversitesi
Mots-clésCronbach's alphaConfirmatory factor analysisScale (ratio)PsychologyReliability (semiconductor)Clinical psychologyApplied psychologyPerceptionSample (material)PsychometricsStructural equation modelingStatisticsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and objective: The determination of occupational risk perception is the basic tool for making attitude and behaviour changes, for improving health and safety sense. In the present paper, we aim to develop a reliable and valid occupational risk perception measurement.Methods: Cross-sectional survey design was used in the 2015-2016 academic year with a sample of involved students studying in the 2nd, 3rd and 4th grades (N = 439). 423 nursing students was recruited in the study. We evaluated the reliability and validity, consistency by using explanatory and confirmatory factor analysis, Cronbach’s alpha values and The Pearson correlation coefficients of the new scale.Results: After the explanatory factor analysis the scale was composed of 17 items and 3 subscales which named psychological and ergonomic risks subscale and person and institution-related risks subscale and the physical environment subscale. The Cronbach’s alpha of the scale was 0.826. The scale’s confirmatory factor analysis showed good conformance.Conclusions: The scale is a valid and reliable measurement tool for measuring occupational risk perceptions among nursing students. This scale is used to determine the occupational risk perceptions in the field of healthcare.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,255
Tête enseignante GPT0,620
Écart entre enseignants0,365 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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