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Enregistrement W2967846489 · doi:10.1097/jom.0000000000001564

Impact of a Caregiver-Friendly Workplace Policies Intervention

2019· article· en· W2967846489 sur OpenAlexfundno aff
Amirabbas Mofidi, Emile Tompa, Allison Williams, Amin Yazdani, Donna S. Lero, Seyed Bagher Mortazavi

Notice bibliographique

RevueJournal of Occupational and Environmental Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntergenerational Family Dynamics and Caregiving
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésIntervention (counseling)Baseline (sea)Perspective (graphical)Cost–benefit analysisEconomic costCost effectivenessBusinessMedicinePsychologyNursingEconomicsRisk analysis (engineering)Computer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: We estimate the potential cost-benefit of a caregiver-friendly workplace policies (CFWPs) educational intervention to facilitate uptake of supports for carer-employees (CEs) at a post-secondary institution. METHODS: We identified CEs through a voluntary survey and estimated the economic burden of caregiving activities from the CEs' and employer's perspective. The latter is used as the baseline of comparison for evaluating the cost-benefit of the intervention. RESULTS: The economic cost of caregiving-related activities for the "no intervention" scenario was estimated at $33,841,789 ($32,922 per-case) and $8,916,342 ($8,674 per-case) from the CEs' and employer's perspectives, respectively. We find the educational intervention is a cost-beneficial program with the net benefit ranging from $48,010 to $676,657, based on six scenarios of effectiveness. CONCLUSION: This study provides practical information for human resources and operations management decision-making in terms of a CFWPs educational intervention.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,609

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,305 · 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 tête enseignante, 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

Citations13
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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