Redesigning a Sentinel Surveillance System for Collecting and Disseminating Near Real-Time Agricultural Injury Reports: System Usability Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Injury data and reports provide valuable information for both public and private organizations to guide programming, policy, and prevention, but in the increasingly complex and dangerous industry of US agriculture, the injury surveillance needed to produce this data is lacking. To address the gap, AgInjuryNews was established in 2015. The system includes fatal and nonfatal injury cases derived from publicly available reports, including occupational and nonoccupational injuries, occurring in the agricultural, forestry, and fishing (AFF) industry. OBJECTIVE: The study aimed to develop a stakeholder-engaged redesign of the interactive, up-to-date, and publicly available dataset of US AFF injury and fatality reports. METHODS: Instructor-led heuristic evaluations within a 15-student undergraduate course, data from 8 student participants of laboratory-based usability testing and 2016 and 2017 AgInjuryNews-registered user surveys, coupled with input from the National Steering Committee informed the development priorities for 2018. An interdisciplinary team employed an agile methodology of 2-week sprints developing in ASP.NET and Structured Query Language to deliver an intuitive frontend and a flexible, yet structured, backend, including a case report input form for capturing more than 50 data points on each injury report. RESULTS: AgInjuryNews produced 17,714 page views from 43 countries in 2018 captured via Google Analytics, whereas 623 injury reports were coded and loaded, totaling more than 31,000 data points. Newly designed features include customizable email alerts, an interactive map, and expanded search and filter options. User groups such as the Bureau of Labor Statistics and the Agricultural Safety and Health Council of America have endorsed the system within their networks. News media have cited or referenced the system in national outlets such as the New York Times, Politico, and the Washington Post. CONCLUSIONS: The new system's features, functions, and improved data granularity have sparked innovative lines of research and increased collaborative interest domestically and abroad. It is anticipated that this nontraditional sentinel surveillance system and its dataset will continue to serve many purposes for public and private agricultural safety and health stakeholders in the years to come. .
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 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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».