Development and maturation of the occupational health services research field in the United States over the past 25 years: Challenges and opportunities for the future
Notice bibliographique
Résumé
Work is an important social determinant of health; unfortunately, work-related injuries remain prevalent, can have devastating impact on worker health, and can impose heavy economic burdens on workers and society. Occupational health services research (OHSR) underpins occupational health services policy and practice, focusing on health determinants, health services, healthcare delivery, and health systems affecting workers. The field of OHSR has undergone tremendous expansion in both definition and scope over the past 25 years. In this commentary, focusing on the US, we document the historical development and evolution of OHSR as a research field, describe current doctoral-level OHSR training, and discuss challenges and opportunities for the OHSR field. We also propose an updated definition for the OHSR field: Research and evaluation related to the determinants of worker health and well-being; to occupational injury and illness prevention and surveillance; to healthcare, health programs, and health policy affecting workers; and to the organization, access, quality, outcomes, and costs of occupational health services and related health systems. Researchers trained in OHSR are essential contributors to improvements in healthcare, health systems, and policy and programs to improve worker health and productivity, as well as equity and justice in job and employment conditions. We look forward to the continued growth of OHSR as a field and to the expansion of OHSR academic training opportunities.
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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 | 0,133 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,023 |
| Communication savante | 0,018 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».