Understanding the organizational performance metric, an occupational health and safety management tool, through workplace case studies
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to use a comparative qualitative case study design to better understand how the observed characteristics of an organization correspond to their score on the organizational performance metric (IWH-OPM), a leading indicator tool designed to measure an organization’s occupational health and safety (OHS) performance. Design/methodology/approach Five organizations were recruited based on their diverse IWH-OPM scores obtained in a previous study. Qualitative data were collected from these cases and analyzed with consideration of OHS leadership; OHS culture and climate; employee participation in OHS; OHS policies, procedures and practices; and OHS risk control. Similarities and differences among organizations were examined in relation to these themes. Findings Three distinct groups of firms emerged from the cross-case analysis in terms of their overall OHS performance: high, medium and low. Higher firm IWH-OPM scores generally corresponded to better OHS performance in the workplace as observed through qualitative methods. Originality/value The findings are a step toward OHS leaders or practitioners eventually being able, based on an organization’s IWH-OPM score, to have a quick understanding of a workplace’s OHS status and of how best to support further improvement.
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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 | 0,044 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».