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Enregistrement W3206800713 · doi:10.1097/jom.0000000000002407

Organizational Best Practices Supporting Mental Health in the Workplace

2021· article· en· W3206800713 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueJournal of Occupational and Environmental Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueWorkplace Health and Well-being
Établissements canadiensWorkplace Health, Safety and Compensation Commission
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBest practiceMental healthMEDLINEOccupational safety and health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To provide a narrative review of best and promising practices for achieving exemplary mental health in the workplace as the foundation for the inaugural Carolyn C. Mattingly Award for Mental Health in the Workplace. METHODS: Research was drawn from peer-reviewed articles using the search terms associated with workplace mental health. RESULTS: Eight categories of best practices were identified: (1) culture, (2) robust mental health benefits, (3) mental health resources, (4) workplace policies and practices, (5) healthy work environment, (6) leadership support, (7) outcomes measurement, and (8) innovation. CONCLUSION: The review provided the scientific backing to support criteria developed for the Carolyn C. Mattingly Award for Mental Health in the Workplace. By recognizing organizations that apply evidence-based practices in their health and well-being programs, the Mattingly Award may inspire employers to adopt best practices.

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)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,088
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,177

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,088
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0110,007
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0040,005
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,369 · 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

Citations147
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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