Unionisation and injury risk in construction: a replication study
Notice bibliographique
Résumé
Objective To replicate, in a more recent time period, a previous cross-sectional study to estimate the association between unionisation and the risk of workers’ compensation injury claims. Methods The sampling frame was workers’ compensation company account records in the industrial, commercial and institutional construction sector in the province of Ontario, Canada, 2012–2018. Company unionisation status was determined through linkage with records of unionised contractors. Outcomes were cumulative counts of workers’ compensation injury claims, aggregated to company business. Risk ratios were estimated with multivariable negative binomial regression models. Models were also fit separately to lost-time claims stratified by company size. Results Business unionisation was associated with a lower lost-time claim incidence (crude risk ratio, CRR=0.69, 95% CI 0.65 to 0.74); adjusted risk ratio, ARR=0.75, 95% CI 0.71 to 0.80). In subgroup analyses, the magnitude of the ARR declined as company size decreased and was not statistically significant for the smallest-sized companies of ≤4 full-time equivalent employees. Unionisation was associated (positively) with the incidence of no-lost-time claims in a crude model, but not in an adjusted one (CRR=1.80, 95% CI 1.71 to 1.89; ARR=1.04, 95% CI 0.98 to 1.09). Conclusions Company unionisation was associated with a lower risk of lost-time workers’ compensation injury claims, corroborating a similar study from an earlier time period. The protective effect of unionisation declined as company size decreased. In contrast to the previous study, a positive relationship between company unionisation and no-lost-time claim incidence was not found, due in part to a methodological refinement.
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
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Métarecherche Domaine: Reproductibilité · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | medium |
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».