Early Occupational Health and Safety Interventions for Small Businesses: An Environmental Scan
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Small businesses (SB) constitute a significant proportion of businesses in all major industrial sectors and pose challenges to occupational health and safety (OHS) authorities. They contribute disproportionately to the total burden of work-related injuries, illnesses, and fatalities. Reaching SB early in their life cycle to support OHS could decrease injuries and related burden. Our objective was to describe the nature of early OHS interventions for SB. METHODS: We conducted an environmental scan (ES) of OHS interventions that could be implemented early in SB. We searched for documents from peer-reviewed literature, non-peer-reviewed literature, and websites. Findings from the documents were synthesized using a framework of intervention types from Michie et al. We also conducted interviews with 11 key informants who had experience with OHS in SB and, using a qualitative thematic analysis, produced a narrative summary. We synthesized the document review and interview findings. RESULTS: We found 20 relevant documents from all sources describing 24 OHS interventions for SB that could be applied early. The most prevalent SB interventions were education (increasing knowledge), enablement (through consulting and tools), training (imparting skills), and persuasion (through assessment, feedback, and planning). The interview data revealed similar types of interventions, but informants often noted an explicit focus on reaching businesses early. CONCLUSIONS: Our findings reveal that there are few published OHS interventions explicitly focused on application early in the life cycle of SB. However, there were 24 interventions identified that could be applied early, most often focusing on education, enablement, training, and persuasion.
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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 | 0,040 | 0,101 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».