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Enregistrement W3179882847 · doi:10.1093/sleep/zsab161

Guiding principles for determining work shift duration and addressing the effects of work shift duration on performance, safety, and health: guidance from the American Academy of Sleep Medicine and the Sleep Research Society

2021· article· en· W3179882847 sur OpenAlexaff
Indira Gurubhagavatula, Laura K. Barger, Christopher M. Barnes, Mathias Basner, Diane B. Boivin, Drew Dawson∥, Christopher L. Drake, Erin E. Flynn‐Evans, Vincent Mysliwiec, P. Daniel Patterson, Kathryn J. Reid, Charles Samuels, Nita Lewis Shattuck, Uzma Kazmi, Gerard Carandang, Jonathan L. Heald, Hans P. A. Van Dongen

Notice bibliographique

RevueSLEEP · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and Work-Related Fatigue
Établissements canadiensCanadian Sleep & Circadian NetworkMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlertnessDuration (music)Work (physics)Shift workOccupational safety and healthApplied psychologyMedicineRisk analysis (engineering)PsychologyComputer sciencePsychiatryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Risks associated with fatigue that accumulates during work shifts have historically been managed through working time arrangements that specify fixed maximum durations of work shifts and minimum durations of time off. By themselves, such arrangements are not sufficient to curb risks to performance, safety, and health caused by misalignment between work schedules and the biological regulation of waking alertness and sleep. Science-based approaches for determining shift duration and mitigating associated risks, while addressing operational needs, require: (1) a recognition of the factors contributing to fatigue and fatigue-related risks; (2) an understanding of evidence-based countermeasures that may reduce fatigue and/or fatigue-related risks; and (3) an informed approach to selecting workplace-specific strategies for managing work hours. We propose a series of guiding principles to assist stakeholders with designing a shift duration decision-making process that effectively balances the need to meet operational demands with the need to manage fatigue-related risks.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,780
Score d'incertitude au seuil0,777

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,160
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,248 · 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 tête enseignante, 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

Citations54
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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