The utility of a safety climate scale among workers with a work-related permanent impairment who have returned to work
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Safety climate (SC) is a robust leading indicator of occupational safety outcomes. There is, however, limited research on SC among workers who have returned to work with a work-related permanent impairment. OBJECTIVE: This study examined three propositions: (1) a two-level model of SC (group-level and organization-level SC) will provide the best fit to the data; (2) antecedent factors such as safety training, job demands, supervisor support, coworker support, and decision latitude will predict SC; and (3) previously reported associations between SC and outcomes such as reinjury, work-family conflict, job performance, and job security will be observed. METHOD: A representative cross-sectional survey gathered information about experiences during the first year of work reintegration. About one year after claim closure, 599 interviews with workers were conducted (53.8% response rate). Confirmatory factor analyses were conducted to test the factor structure of the SC construct. Further, researchers used correlation analyses to examine the criterion-related validity. RESULTS: Consistent with general worker populations, our findings suggest the following: (1) the two-factor structure of SC outperformed the single-factor structure in our population of workers with a permanent impairment; (2) correlations demonstrate that workplace safety training, decision latitude, supervisor support, coworker support, and job demands could predict SC; and (3) SC may positively impact reinjury risk, work-family conflict, and may increase job performance and job security. CONCLUSIONS: Our study validated a two-factor SC scale among workers with a history of disabling workplace injury or permanent impairment who have returned to work. Practical applications of this scale will equip organizations with the necessary data to improve working conditions for this population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».