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Enregistrement W3090820582 · doi:10.1097/jom.0000000000002021

Self-Report Measures of Presenteeism Are Not Strongly Correlated With Health Workers’ Logged Activity

2020· article· en· W3090820582 sur OpenAlexaff
Angus H. Thompson, Arianna Waye, Philip Jacobs, Carolyn S. Dewa

Notice bibliographique

RevueJournal of Occupational and Environmental Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueWorkplace Health and Well-being
Établissements canadiensInstitute of Health EconomicsJacobs (Canada)University of AlbertaGovernment of CanadaAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPresenteeismProductivityProxy (statistics)AbsenteeismTest (biology)PsychologyWork (physics)Environmental healthApplied psychologyMedicineBusinessGerontologySocial psychologyEconomicsComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Low productivity while at work (presenteeism) has been reported to produce significant cost excesses for organizations and economies. However, many of these reports have been based on estimates drawn from self-report instruments that are not supported by evidence showing their efficacy. Thus, the aim of this study was to assess associations between responses to leading self-report tests of presenteeism and self-recorded on-the-job productivity. METHODS: Health care worker self-ratings of productivity were taken from a questionnaire that contained the key item from each presenteeism instrument. Productivity levels were drawn from employee reported daily work activity logs. RESULTS: Test-based productivity estimates did not show strong associations with daily recordings of work activity. CONCLUSIONS: Associations were too low to recommend any test as a proxy measure for reported productivity. It is suggested that objective measures of work output be explored.

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)0,022
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,292 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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