P-160 IMPACTS ARISING FROM WORKPLACE HEALTH AND SAFETY RESEARCH FOR A GOVERNMENT AUTHORITY
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Based on work by the Institute for Work & Health (Canada), a research impact framework was co-developed between the Institute for Safety, Compensation and Recovery Research (ISCRR, Australia) and WorkSafe Victoria (Australia) to measure and evaluate the impact of ISCRR research on policies, procedures and decision-making. This framework has now become a guiding strategy for ISCRR’s research translation activities. Methods This impact framework focusses on three main levels of research impact: i) research dissemination and diffusion, ii) informing decision-making, and iii) contribution towards societal change. All research carried out by ISCRR researchers for WorkSafe Victoria are now assessed for research impact. Results An audit of 35 ISCRR research projects completed between 2019-22 found that 77% (n=27) had achieved some form of impact which informed decision-making. These decision-making impacts ranged from informing internal strategies, treatment options and guidelines, and further research, as well as leading to the development of programs and initiatives. Two research projects demonstrated a connection to preliminary societal level impacts improving the outcome of injured workers. For the research projects without measured decision-making impacts (n=8), these were either too early in their impact journey, or there were difficulties in obtaining research impact metrics. Discussion The majority of ISCRR research for WorkSafe Victoria directly informs decision-making processes. The ability to measure these impacts relies on a proactive approach and champion identification. Conclusion Government authorities strive to make evidence-informed decisions backed by solid research. Research impact measurement and monitoring is important to demonstrate this process and identify opportunities to further impact progression.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,008 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».