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Enregistrement W3094860572 · doi:10.12961/aprl.2020.23.04.02

Adaptación transcultural y validación del cuestionario de cultura preventiva Organizational Performance Metric

2020· article· es· W3094860572 sur OpenAlexaboutno aff
Nieves Aquino Llinares, Salvador Carmona Falder, Iñaki Moreno-Sueskun, Jorge Alberto Díaz González, María José López Jacob

Notice bibliographique

RevueArchivos de Prevención de Riesgos Laborales · 2020
Typearticle
Languees
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesFactorial analysisInternal consistencyPsychologyPolitical sciencePhilosophyMathematicsStatisticsPsychometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Safety positive performance indicators (PPI) reflect key aspects of safety culture; some of them also have predictive validity for occupational injuries. This is the case of the Organizational Performance Metric (OPM), developed by the Canadian Institute for Work & Health (IWH), a short, widely validated international English language questionnaire. The objective of this study was to obtain a transculturally adapted Spanish language version ofthe OPM, and to analyze its statistical reliability, validity and internal consistency. METHOD: After a translation and back translation process was performed by an expert panel, 478 questionnaires were completed in Navarra, Spain. We calculated the Cronbach alpha coefficient, bivariate correlations and the intra-class correlation coefficient (ICC) and performed exploratory factorial analysis of all eight items. RESULTS: Data show the new tool has high reliability (Cronbach alpha==0.863) and internal validity (ICC=0.842). The factorial analysis confirmed a single latent factor among the eight items of the questionnaire. CONCLUSIONS: the adapted questionnaire (OPM-Esp) constitutes a valid instrument for use as an indicator of safety performance in Spanish companies. Its brevity and simplicity make it especially useful in the work environment. Its ability to predict occupational injuries should be tested in the Spanish context.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,322 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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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