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Enregistrement W4400075255 · doi:10.1093/annweh/wxae035.068

167 Minds in Mines- Assessing the psychological wellbeing of mining industry workers in Ontario Canada

2024· article· en· W4400075255 sur OpenAlexaffabout
Michel Larivière, Dr Zsuzsanna Kerekes, William Nesbitt

Notice bibliographique

RevueAnnals of Work Exposures and Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensIamgold (Canada)Laurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyMining industryEnvironmental healthMedicineEngineeringMining engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The following presentation describes the development of the mental health strategy with the integration of a large-scale survey and the results from the Mining Mental Health project in Ontario, Canada. This 5-year research effort included a large-scale survey of the mental health and wellbeing of mining workers (N= 2,224 participants) using several clinical instruments. The research also integrated qualitative results from individual interviews and focus group meetings. The study represents the first of its kind in the mining industry and results confirmed the need for such research. The prevalence of mental health indicators such as depression, suicidality, PTSD, fatigue, burnout, and substance abuse will be discussed during this presentation as well as their correlates. The predictors of workplace absenteeism and the barriers of a successful return to work will be illustrated. The presentation intends to offer guidance on how to develop a mental health strategy from a systems perspective in the mining industry and involve multiple stakeholders in research of this kind. Finally, it will provide suggestions on potential intervention strategies for mining worker health.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,280
Tête enseignante GPT0,541
Écart entre enseignants0,261 · 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.

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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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