P-444 Small business experiences with COVID-19 protection measures: A cross-sectional study comparing employer and employee perspectives in Rural New Brunswick.
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Introduction</h3> There is a limited understanding of what is known about the implications of recent occupational health and safety (OHS) protection measures on small business management and employees during the coronavirus disease (COVID-19) pandemic. The study examines the different COVID-19 measures that have been used by small businesses in Miramichi, New Brunswick. <h3>Objectives</h3> The study identifies the most common OHS protection measures in use within small businesses during COVID-19 and explores whether differences exist in perspectives of employees and managers of small businesses on the most effective OHS protection measures used. <h3>Methods</h3> Recruitment was collected through convenience sampling between February 6th, 2021 and March 9th, 2021. Participants for the online survey included business management personnel and employees from Miramichi, NB. The cross-sectional study used a web-based survey containing 25 items concerning demographics (n=7), experiences working during COVID-19 (n=7), and information and experiences with characteristics of personal protective equipment (PPE) used (n=11). <h3>Results</h3> Results showed moderate ratings of positive endorsement (60%) from both employers and employees on the use of COVID-19 OHS protection measures. No significant differences were found between employer and employee perceptions on the effectiveness of employed protection measures. The most frequently used protection measures utilized in these small businesses constitute the three lowest levels of control represented on the NIOSH Hierarchy of Controls: engineering controls, administrative controls, and PPE. <h3>Conclusion</h3> This study provides new knowledge through the collection of stakeholder perspectives about how current workplace strategies to prevent the spread of COVID-19 in small businesses and may help guide future recommendations for small businesses dealing with other OHS and public health crises.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».