Evaluating disability management in construction using maturity modelling and metrics and its relation to safety performance
Notice bibliographique
Résumé
Despite the potential benefits of disability management (DM) programs with respect to reducing costs and improving workplace morale, many organizations in the construction industry appear unable to develop and implement them. Inadequate support and practices at the organizational level affect the degree to which construction workplaces can accommodate disabled employees returning to the workplace with a disability, reinforcing the need to investigate the maturity of related practices. This research aimed to investigate disability management in the Manitoban construction industry and its relation to safety performance. The research developed the Construction Disability Management Maturity Model, which benchmarks construction companies’ disability management performance using 12 indicators. The weights of importance of these indicators was determined by eight experts using an analytical hierarchy process. The model was then applied to a sample of 10 general contractors in Manitoba using an assessment worksheet. The research also involved adopting three safety metrics and developing 12 new DM metrics and using them to evaluate the safety and DM performance of the same general contracting companies. The maturity model results were correlated to the disability management and safety performance metric results to investigate the relationship between construction organizations’ DM maturity and their DM and safety performance. The analytical hierarchy process showed “Return to work and accommodation” and “Disability and injury management” practices were the most critical indicators whereas “Physical accessibility management” and “Claims management” practices were the least critical. The results also showed after applying the CDM3 that the ten construction companies operated at the quantitatively managed level. “Senior management support” and “Disability and injury prevention” were found to be the most mature indicators whereas “Retention and recruitment” and “Communication” practices were the least mature. The findings also showed that companies with higher DM maturity tended to record lower recordable injury rates, lower severity rates and lower lost time case rates, and thus have higher safety performance than companies with lower DM maturity. This research is the first ever to deliver leading and lagging indicators of performance in the form of the CDM3 and metrics that organizations can use to evaluate and benchmark their DM performance.
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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 | 0,009 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».