Management practices that promote preventive measures compliance: A comparative analysis between hospital healthcare workers and teachers
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Notice bibliographique
Résumé
Frontline workers were at significant risk during the COVID-19 pandemic; as a result, several recommendations were implemented to protect the health and safety of frontline professions. Despite guidelines issued by the relevant authorities, several observations have emerged that workplaces do not always implement the wearing of personal protective equipment and compliance with other preventive measures. This study investigates healthcare workers and teachers’ compliance with these measures in Quebec, Canada. Specifically, this study aims to examine the application of preventive measures among hospital healthcare workers and elementary and high school teachers, identify the factors associated with the application of preventive measures in the context of the COVID-19 pandemic, and understand the differences in the dynamics of applying preventive measures in hospitals and educational institutions. This study is based on a proposed new model for preventive measure compliance, which classifies the factors that could influence the dependent variable of compliance with preventive measures into three variables: organizational context, organizational incentives, and individual social responsibility. Data were collected using an observational cross-sectional design through an online questionnaire survey of teachers and hospital healthcare workers in Canada. The results highlight that the three variables can impact the application of preventive practices; however, these variables did not intervene in the same manner in hospitals and educational institutions. Indeed, the results show that management practices differ in the two sectors of activity, with practices being more favorable for hospital healthcare workers.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle