Size Matters: A Latent Class Analysis of Workplace Health Promotion Knowledge, Attitudes, Practices and Likelihood of Action in Small Workplaces
Notice bibliographique
Résumé
Workplace health programs (WHPs) have been shown to improve employee health behaviours and outcomes, increase productivity, and decrease work-related costs over time. Nonetheless, organizational characteristics, including size, prevent certain workplaces from implementing these programs. Past research has examined the differences between small and large organizations. However, these studies have typically used a cut-off better suited to large countries such as the USA. Generalizing such studies to countries that differ based on population size, scale of economies, and health systems is problematic. We investigated differences in WHP knowledge, attitudes, and practices between organizations with under 20 employees, 20–99 employees, and more than 100 employees. In 2017–2018, a random sample of employers from 528 workplaces in Alberta, Canada, were contacted for participation in a cross-sectional survey. Latent Class Analysis (LCA) was used to identify underlying response pattern and to group clusters of similar responses to categorical variables focused on WHP knowledge, attitudes, practices and likelihood of action. Compared to large organizations, organizations with fewer than 20 employees were more likely to be members of the Medium–Low Knowledge of WHP latent class (p = 0.01), the Low Practices for WHP latent class (p < 0.001), and more likely to be members of Low Likelihood of Action in place latent class (p = 0.033). While the majority of workplaces, regardless of size, recognized the importance and benefits of workplace health, capacity challenges limited small employers’ ability to plan and implement WHP programs. The differences in capacity to implement WHP in small organizations are masked in the absence of a meaningful cut-off that reflects the legal and demographic reality of the region of study.
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 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 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».