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Enregistrement W4402058748 · doi:10.1136/injuryprev-2024-safety.174

349 Pushing the right buttons: creating conditions for developing personal motivation towards safe behaviours

2024· article· en· W4402058748 sur OpenAlexaff
Michael Roman Fears

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueSchool Health and Nursing Education
Établissements canadiensCIMA+ (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceHuman–computer interactionInternet privacy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Safety incentive programs are focused on using explicit external rewards for achieving well-known metrics. It is assumed such metrics are achievable only by engaging in specific ‘actions’ which signify ‘safe behaviours.’ However, the metrics themselves usually become the goal, not the safe behaviours originally intended. Worse, a range of unwanted issues are regularly reported, such as false reports, non-reporting of incidents, and paper for the sake of paper. Safety is inevitably impacted, with individual workers perceiving safety less favorably, i.e., just a slogan, a numbers game. Objective To investigate why current safety incentive systems are largely ineffective, how they create perverse behaviours, and if they can be reformed. Programme Description A literature review was conducted centering on behavioural modification, incentives, and motivational theory in general. Available published reports of safety incentive programs, including unwanted behaviours, were also reviewed. Outcomes and Learning The stress on extrinsic motivation does not create individual intrinsic motivation for ‘safe behaviours.’ Research strongly suggests it may even be suppressing the creation of personal motivation. In addition, removing explicit rewards can stop any ‘voluntary’ actions and behaviours that the incentives had driven. Implications Safety incentive programs need a serious reworking. Specifically, these programs need to rethink about what to reward (actions vs. behaviour), how to reward (general vs. targeted), and how to mitigate rewards becoming entitlements. A reconstruction of incentive systems needs to focus on intrinsic motivational insights, including supporting new and improved behaviours by targeting individuals personally, unexpectedly, and with ‘gifts’ that are meaningful to them. Conclusion Safety incentive programs need to shed their reliance on extrinsic motivation methods. Intrinsic motivation tools and techniques need to become the new foundation of safety rewards. Extrinsic incentives still have a place, but a much smaller one than they currently occupy.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0270,003

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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,485
Écart entre enseignants0,364 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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'admission1
Résumé présentoui

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