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Enregistrement W4287150815 · doi:10.18280/ijsse.120302

Prevention of Occupational Diseases in Small and Medium-Sized Manufacturing Enterprises in QUEBEC (CANADA) – Study of Prevention Management Practices

2022· article· en· W4287150815 sur OpenAlexaffvenueabout
Fara Randrianarivelo, Adel Badri, François Gauthier, Bryan Boudreau-Trudel

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Safety and Security Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-TémiscamingueUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOccupational safety and healthBusinessRisk preventionEnvironmental healthOperations managementMedicineRisk analysis (engineering)Engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prevention of accidents and occupational diseases plays a major role in the viability of small and medium-sized manufacturing enterprises.However, occupational health and safety conditions in this setting are often precarious compared to large corporations, in which occupational diseases occur eight times less frequently.In a previous study [1], it has been identified, by reviewing the literature, the measures practiced by managers of businesses in this category in the province of Quebec in their efforts to decrease the incidence of occupational diseases.The initial research work reduced these measures to a catalog of elements of management.In the present article, the findings on the application of these elements will be presented, based on a survey of about 400 manufacturing businesses, of which 252 agreed to answer the questionnaire.The present article provides a descriptive statistic from the analysis of the responses.This work allowed to portray the strengths and deficiencies of occupational disease risk management practices in Quebec based on complete and valid responses from 32 small and medium-sized enterprises (SMEs).Overall, this portrayal reflects a serious effort to take up the cause of occupational health and safety in this type of business.It nevertheless reveals room for improvement of the implementation of health and safety risk management systems, and prevention of musculoskeletal diseases and hearing loss, which were found to occur in respectively 63% and 25% of these companies.This work therefore recommends that these diseases be treated as a priority by researchers and expert practitioners of occupational health and safety.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,120

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,359 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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