Influence of Health and Safety Training, Safety Monitoring and Enforcement of Compliance on Employee Efficiency in Manufacturing Firms
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of the study is to investigate the influence of health and safety training, safety monitoring, and enforcement of compliance on employee efficiency in manufacturing firms. The research employed the quantitative approach involving a descriptive survey. A sample size of 360 respondents was randomly selected for the study. A questionnaire instrument was used in gathering primary data for the study. Confirmatory Factor Analysis (CFA) was used in providing a comprehensive validation of the measurement instrument. The required inferential statistics including normality, multicollinearity, and heteroscedasticity tests were performed and were satisfactory. Structural Equation Model (SEM) was used to estimate structural relationships between health and safety training, safety monitoring and enforcement of compliance on employee efficiency. The research results showed that health and safety training has a significant positive effect on employee efficiency with a p-value of 0.000; safety monitoring has a significant positive effect on employee efficiency with a p-value of 0.000 and enforcement of compliance has a significant positive effect on employee efficiency with a p-value of 0.000. The research brings to the fore and creates awareness on the influence of health and safety training, safety monitoring, and enforcement of compliance to safety and health standard towards enhancing workers' safety, health and welfare for improved employee efficiency. Manufacturing firms should ensure adequate health and safety training and proper safety monitoring and enforcement of compliance to safety and health standard to reduce accidents and improve employee efficiency and performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».