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Enregistrement W3162043782 · doi:10.1097/jom.0000000000002262

Evaluation of the Implementation of a Railway Critical Incident Management and Support Protocol to Help Train Drivers Cope With Accidents and Suicides

2021· article· en· W3162043782 sur OpenAlexaff
Cécile Bardon, Luc Dargis, Brian L. Mishara

Notice bibliographique

RevueJournal of Occupational and Environmental Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHuman-Automation Interaction and Safety
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalDefence Research and Development Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncident managementHuman factors and ergonomicsProtocol (science)Occupational safety and healthWork (physics)Poison controlInjury preventionIncident reportSuicide preventionApplied psychologyTransport engineeringCritical Incident TechniquePsychologyComputer scienceMedical emergencyMedicineComputer securityEngineeringBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Railway accidents and suicides can have severe psychological consequences for train drivers. This study evaluates the implementation of railway critical incident management and support protocols (CIMSP) by employers. It also identifies environmental factors, characteristics of critical incidents, and types of work relations affecting implementation. METHODS: A longitudinal study was conducted with 74 train drivers. Participants were interviewed 1 week, 1, 3, and 6 months after a critical incident. Correlational analyses were performed to identify factors associated with implementation and satisfaction. RESULTS: CIMSP are generally partially applied by employers when a railway incident occurs. Workers' satisfaction toward implementation of the protocol is moderate. Obstacles to implementation are: geographic isolation, severity of the incident, and poor quality of work relations. CONCLUSIONS: These obstacles should be addressed in CIMSP design and implementation strategies.

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)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,066
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,170

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,066
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,389 · 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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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