Economic analysis of new workplace technology including productivity and injury: The case of needle-less injection in swine
Notice bibliographique
Résumé
Increasing intensification in swine production has led to new and specialized technologies, but the occupational health and safety impacts are rarely quantified in the business plans for adoption. Needle-less injection has potential to increase productivity and eliminate needle stick injury in workers, but it is not clear whether these benefits offset high capital investment and potential increases in musculoskeletal loads. This economic evaluation employed probabilistic scenario analysis using injury, cost, and production data gathered from interviews with swine producers in Manitoba and Saskatchewan. After adoption of needle-less injection, rates of needle-stick injury went down with no measureable effect on upper limb musculoskeletal disorders, resulting in lower health and safety costs for needle-less injectors. Needle-less injection duration was 40% faster once workers acclimatized, but large start-up costs mean economic benefits are realized only after the first year. The incremental benefit cost ratio promoted adoption of needle-less injectors over conventional needles for the base case of a 1200 sow barn; the conventional method is beneficial for barns with 600 sows or less. Findings indicate that well-designed technologies have the potential to achieve the dual ergonomics goals of enhancing human wellbeing and system performance. We anticipate that the economic and decision models developed in this study can be applied to other new technologies in agriculture and animal production.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».