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Enregistrement W4286561110 · doi:10.3233/wor-205211

Construction sector joint health and safety committees: Can their effectiveness be assessed using the JHSC assessment eTool?

2022· article· en· W4286561110 sur OpenAlexaffabout
Kathryn Nichol, Arlinda Ruco, D. Linn Holness

Notice bibliographique

RevueWork · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalOccupational Cancer Research CentreWomen's College HospitalPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRelevance (law)UsabilityHealth sectorSample (material)BusinessOperations managementEngineeringMedicineComputer scienceEnvironmental healthPolitical scienceHealth services

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Joint health and safety committees (JHSCs) are a legal requirement for most Ontario workplaces. However, few evidence-based tools exist to assess JHSC effectiveness. The JHSC Assessment eTool has been developed and tested in the healthcare and education sectors with positive results. OBJECTIVE: The objective of this study is to test the usability and feasibility of the JHSC Assessment eTool in the construction sector. METHODS: Testing was carried out in two phases using a non-experimental study design. In the first phase, construction sector health and safety experts reviewed the content of the eTool to ensure that it had relevance for the sector. In phase two, a convenience sample of JHSCs from construction sector workplaces were recruited to pilot the eTool and provide feedback. RESULTS: Feedback from six constructor sector health and safety experts and six JHSC committees indicated that the eTool had value and relevance for use in the sector. Additionally, our study identified several minor areas for refinement including the addition of construction-specific resources in the final report. CONCLUSIONS: The results of our study suggest minor modifications to the eTool for use by construction sector workplaces.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0070,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,146
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,319 · 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.

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

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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