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Enregistrement W7117453506 · doi:10.1002/ajim.70046

Early Occupational Health and Safety Interventions for Small Businesses: An Environmental Scan

2025· article· en· W7117453506 sur OpenAlexafffund
Dwayne Van Eerd, Lynda S. Robson, Basak Yanar, Emma Irvin, Morgane Le Pouésard, Hadia Rafiqzad

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Industrial Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensInstitute for Work & HealthUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesWorkSafeBC
Mots-clésPsychological interventionOccupational safety and healthOccupational medicineOccupational accidentOccupational exposureMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,040
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,101
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,212

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0400,101
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0100,010
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,194
Tête enseignante GPT0,506
Écart entre enseignants0,312 · 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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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