Notice bibliographique
Résumé
Background: Each year, the Canadian government assigns inspectors to visit firms and ensure compliance to the occupational health and safety provisions of the Canada Labour Code. This paper presents evidence supporting the hypothesis that assignments reduce the number of disabling injuries. It also presents a mathematical technique improving the performance of how firms are chosen for inspection. Methods: By combining two administrative databases covering worksites under federal jurisdiction, the impact of assignments on injuries is estimated using instrumental variables. The instruments are the exogenous part of the government’s assignment rule for inspectors. Results: The impact of one assignment on injuries is estimated to be -0.33 in the year following the assignment. Furthermore, by introducing a measure of diminishing marginal returns of assignments by sector, a more efficient assignment rule to help further minimize the number of injuries resulting from non-compliance with the Labour Code is suggested. This improved rule includes a reallocation of assignments across industries compared to the current allocation. In particular, assignments are transferred from the sectors of Air Transport and Road Transport to the sectors of Banking, Postal Contractors and Crown Corporations. Conclusions: A counterfactual experiment with the new allocation of assignments suggests an 18% decrease in the number of injuries for the same yearly average number of assignments. Based on available estimates of the cost of injuries, the suggested change in the targeting tool would lead to annual savings of 72 million dollars in workers’ compensation claims.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».