ENHANCING EMPLOYEES’ HEALTH AND WELLBEING: DEVELOPING A SUCCESSFUL HOLISTIC WELLNESS CHALLENGE
Notice bibliographique
Résumé
Improving the overall health and wellness of employees is an important focus of many organizations. Healthy employees experience more job satisfaction and productivity. The University of Calgary offers programs and services that promote healthy living, a healthy work environment, and respect the employees’ lives outside of work as well as their work life. Collaborating with the university’s WellBeing and Work Life department, the purpose of our community health promotion project was to develop and provide recommendations for the implementation of a successful holistic wellness challenge for faculty and staff. Drawing on the Population Health Promotion Model, the Community as Partner model, and the nursing process, a windshield survey, key informant interviews, a focused review of literature, and an environmental scan of 15 Canadian universities (U15) and Vanderbilt University (well-known for its excellent occupational health program). The information gained was used to create then pilot a holistic evidence-based challenge that aims to improve employees’ physical activity, exercise, mental health, social health, financial health, and nutrition. To increase community members’ awareness and participation in the wellness challenge, we developed brochures detail the health benefits to be gained and offer suggestions for implementing each component. Because our evidence-based recommendations are feasible and flexible with clear marketing strategies, they are more likely to be adopted by organizations and their employees.
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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 | 0,017 | 0,011 |
| 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 | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».