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Enregistrement W4392560471 · doi:10.1177/00076503241235310

Exploring Public Health Research for Corporate Health Policy: Insights for Business and Society Scholars

2024· article· en· W4392560471 sur OpenAlexaff
Lilia Raquel Rojas-Cruz, Irene Henriques, Bryan W. Husted

Notice bibliographique

RevueBusiness & Society · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic healthPublic relationsPolitical scienceCorporate governancePublic policySociologyBusinessEconomicsEconomic growthManagementMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the growing interest in societal impact in the business and society literature, there remains a notable gap in research on the impact of health interventions on physical and mental health and social welfare. To address this gap, we shift the unit of analysis to the intervention, akin to the level of analysis used in health research. Drawing on a curated subset of health interventions in the workplace from the public health literature, we argue that management scholars can adopt the methods used by public health scholars to design and assess health interventions. By tapping into the rich insights gained from these studies, management scholars can propose evidence-based interventions and policies that can enhance health outcomes, improve productivity, and cultivate a healthier workplace atmosphere. Collaborating with public health researchers, business and society scholars can help create a new field of research on corporate health policy.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,572
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,005
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,533
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,100 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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