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Enregistrement W3035904356 · doi:10.1371/journal.pone.0233599

Economic analysis of new workplace technology including productivity and injury: The case of needle-less injection in swine

2020· article· en· W3035904356 sur OpenAlexafffundabout
Biaka Imeah, Erika Penz, Masud Rana, Catherine Trask

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsWorkers Compensation Board of Manitoba
Mots-clésProductivityProduction (economics)BusinessMusculoskeletal injuryOccupational safety and healthCapital costCost–benefit analysisOperations managementMedicineEngineeringEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations24
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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