Injury and Return to Work Among Maritime Workers in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Maritime occupations encompass seafaring, fishing, marine aquaculture, and longshore work. These non-standard occupations tend to be hazardous with high injury rates. They are associated with varying levels of seasonality, shift work, geographic mobility, and different types of remuneration, posing unique challenges when recovering from work-related injury and illness. Occupational health and safety is under-researched in these sectors. Furthermore, little research exists on return to work (RTW) after injury among maritime workers. This paper presents findings from a mixed methods research program designed to provide insight into injury, compensation and RTW experiences among maritime workers in the Canadian province of British Columbia (BC). Research methods include the analysis of provincial workers' compensation data, data from an anonymous online survey of injured/ill BC maritime workers and from semi-structured interviews with injured workers and key informants. Analysis of workers' compensation data shows high rates of serious injuries, longer disability duration, and high rates of deemed RTW, particularly in fishing. Survey findings suggest a relatively low percentage of workers file claims for workers' compensation to WorkSafeBC. Interview data highlight some of the challenges that may explain under-reporting, longer disability duration, and relatively poor RTW outcomes. Policy relevant concerns and areas for future research relevant to understanding and addressing some of the identified RTW challenges associated with these sectors are presented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».