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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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,000

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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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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