Evaluating Workers’ Well-being in Off-site Construction Facilities
Notice bibliographique
Résumé
Well-being is defined as “the way people feel and function on a personal and social level and how they evaluate their lives as a whole”. It encompasses several interrelated dimensions, including the physical, emotional, social, financial, environmental, vocational, and intellectual. An individual’s well-being is influenced not only by their personal experiences but also by their experiences at the workplace. Individuals spend nearly one-third of their life at work and tend to carry their experiences into non-work-related domains. As a result, promoting a work environment centered on employees’ health, happiness, and satisfaction not only is important to ensure efficiency and productivity but, more importantly, represents a fundamental dimension of social responsibility and ethical obligation. In the context of off-site construction, the production facility is the primary workplace. Studies have shown how off-site construction can positively influence workers’ well-being. To aid in the realization of off-site construction’s full potential, this paper proposes a multi-step generic framework (Well-OS) to assess and evaluate well-being in off-site construction facilities. Well-OS comprises three phases: well-being factor identification, current-state assessment, and intervention design, implementation, and evaluation. A hypothetical case of off-site construction workers’ thermal comfort is presented to illustrate how the framework can be applied. Ultimately, the framework provides off-site construction managers with a structured approach for conducting a baseline analysis of well-being and proposes the necessary promotive and preventive interventions to improve workers’ well-being and productivity.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».