Developing Best-Practice Guidelines for Improving Bus Operator Health and Retention. Part I: A Transit Workplace Health Protection and Promotion Practitioner’s Guide, Part II: Final Research Report
Notice bibliographique
Résumé
Transit bus operators work in a challenging environment that can lead to negative health outcomes for the operators and high costs for transit agencies due to health care costs, absenteeism, high levels of turnover, and workers’ compensation payments. This report addresses some of the health and safety issues common throughout the transit industry. The report describes the approaches that transit organizations in the United States and Canada have taken to address the health problems faced by transit employees, including identification of many common problems and detailed practices. The report includes a Practitioner’s Guide (Part I) and an Evaluation and Return on Investment (ROI) template titled, Transit Operator Workplace Health Protection and Promotion Planning, Evaluation, and Return on Investment (ROI) (available online) for use in implementing and carrying out transit-specific programs to protect the health of bus operators and other employees. The final research report (Part II) includes the background, research approach, literature review, case examples, and detailed case studies.
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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 | 0,054 | 0,122 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,016 |
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 ».