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Enregistrement W4324137889 · doi:10.1136/oem-2023-epicoh.47

O-206 Determinants of e-waste workers’ intention to wear respiratory protective equipment at work in Hong Kong

2023· article· en· W4324137889 sur OpenAlex
Gengze Liao, Feng Wang, Shaoyou Lu, Yanny Hoi Kuen Yu, Victoria H Arrandale, Alan Chan Hoi-shou, Lap Ah Tse

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueAbstracts · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesBritish Columbia Centre for Disease ControlKarolinska InstitutetSahlgrenska UniversitetssjukhusetUniversità Degli Studi di Modena e Reggio EmilaAarhus UniversitetshospitalAarhus UniversitetGentofte HospitalDeutsche Gesetzliche UnfallversicherungBoston College
Mots-clésCronbach's alphaConfirmatory factor analysisExploratory factor analysisEnvironmental healthBayesian multivariate linear regressionScale (ratio)Occupational safety and healthPsychologyStructural equation modelingMedicineRegression analysisClinical psychologyStatisticsPsychometricsGeographyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

a:2:{s:4:"lang";s:2:"en";s:7:"content";s:2085:"<h3>Introduction</h3> E-waste workers in Hong Kong are exposed to more chemicals because more e-waste needs to be handled locally. However, studies suggested that many e-waste workers are unwilling to wear respiratory protective equipment (RPE) for different reasons. This study aimed to identify the determinants of e-waste workers’ intention to wear RPE in Hong Kong. <h3>Material and Methods</h3> We recruited 109 e-waste workers from June 2021 to September 2022. A workplace RPE intention scale (WRPIEs) was developed based on validated Robertsen’s RPE behavior intention model and Hong Kong Occupational Safety Culture Index. The WRPIEs was consolidated by exploratory factor analysis and further enhanced by confirmatory factor analysis. Multivariate linear regression was used to test the association between the identified domain factors and the intention to use RPE at work. <h3>Results</h3> Most of the participants were aged over 40 years (76%), had middle school or below educational degrees (83%), wore RPE (94%) at work, and had increased time of wearing RPE after the Covid-19 pandemic (69%). Four domain factors (containing 17 manifest variables) were confirmed, including ‘subjective norms (SN)’, ‘supportive working conditions (SWC)’, ‘autonomy’, and ‘occupational safety and health’. The enhanced WRPIEs had good indices in internal consistency reliability (Cronbach’s α ranged: 0.78–0.94), good composite reliability (range: 0.79–0.95), and model fit (SRMR=0.05, RMSEA=0.03, CFI=0.99). Among the identified domain factors, SN (β=0.36) and SWC (β=0.30) significantly increased e-waste workers’ intention to wear RPE at the workplace. <h3>Conclusions</h3> This newly validated WRPIEs scale can help capture Chinese e-waste workers’ intention to wear RPE. Results from this study also suggested that various stakeholders could enhance SN and SWC to facilitate workers’ willingness to wear PPE. (Acknowledgements: GRF/RGC-165056653 &amp; VCDFIII-136366853. Ethics approval: CREC 2020.039; *shelly{at}cuhk.edu.hk) ";}

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,260 · 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