Occupational injury trends in the Canadian workforce: An examination of the Canadian community health survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous studies suggest that various factors including the type of occupation, employment status, and level of education have significant associations with the rates of occupational injuries. The aim of this study was to assess the impact of demographics, such as age and gender, and various occupational factors on the rate of occupational injuries for a 14-year period from 2001 to 2014 and to study the differences in trends over time. METHODS: The Canadian Community Health Survey data for 2001, 2003, 2005, 2007, and 2009-2014 was used to examine the impact of various occupational factors on workplace injuries in the Canadian population. Various inclusion criteria such as age, employment type, and status were applied to select the final sample. The logistic regression was performed using StataMP 11 to determine the association between the rate of occupational injuries and the factors being considered. RESULTS: Rates of injuries occurring at the workplace are associated with various occupational health factors, including, the type of occupation, level of education, the number of injuries sustained, and the employment status. CONCLUSION: The findings may be used by researchers and practitioners to address the impact of occupational injuries in the workforce, and to identify and resolve the factors that result in a high rate of workplace injuries.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».