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Enregistrement W3123504218

Sustaining Management Commitment to Workplace Health Programs: The Case of Participatory Ergonomics

2009· article· en· W3123504218 sur OpenAlexaff
Shane M. Dixon, Nancy Théberge, Donald C. Cole

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParticipatory ergonomicsContext (archaeology)Work (physics)Psychological interventionHuman factors and ergonomicsOccupational safety and healthCitizen journalismParticipatory managementBusinessObservational studyPublic relationsKnowledge managementNursingPsychologyPoison controlEngineeringMedicinePolitical scienceEnvironmental healthComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article investigates management commitment to workplace health and safety through an analysis of the implementation of participatory ergonomic (PE) interventions in three worksites. The PE programs were established to address the burden of work-related musculoskeletal disorders. Drawing upon interview and observational data, the analysis examines the evolution of managerial support for PE programs over time and in the context of pressures internal and external to the worksites. Ergonomic Change Teams in all three sites experienced problems establishing authority to act as change agents and in accessing employee time to carry out their activities. Resolution of these problems was heavily contingent on the commitment of senior management, and the efforts of individual management personnel to intervene in support of the PE program. Our findings highlight that “management” is not a monolithic entity and managerial structures are often marked by divisions in priorities, including health and safety.

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)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,164

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0210,021
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0030,012
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,388 · 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

Citations9
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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