Peer Effects on Safety and Productivity in a Simulated Workplace: A Cross-Sectional Qualitative Usability and Validity Testing with University Students (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Peer effects influence workplace safety and productivity as employees observe and compare themselves to coworkers. However, prior simulation research has focused mainly on productivity in immersive settings, with limited attention to safety and little evidence on whether nonimmersive environments can capture peer effects across both domains. This study developed a nonimmersive virtual simulation to model peer effects on safety and productivity behavior. OBJECTIVE: This study aimed to assess the usability and ecological validity of a theoretically grounded nonimmersive virtual simulation designed to model peer effects through exposure to virtual coworker performance information. METHODS: A cross-sectional qualitative design was used across 2 iterative testing phases, alpha and beta. Participants were university students aged 18-30 years (alpha: n=12; beta: n=12). Alpha phase participants had prior kitchen experience to support early usability testing, while beta phase participants reflected the broader target population. The simulation involved timed meal preparation tasks with integrated safety requirements and peer performance feedback. Gameplay observations and semistructured interviews examined instructional clarity, environmental realism, virtual peer credibility, and scoring design. RESULTS: Alpha phase participants struggled with written instructions, perceived limited realism, and found peer comparisons ineffective because peer scores were unrealistic. After revisions, including experiential training, calibrated peer scores, clearer peer source messaging, and improved environmental cues, beta phase participants reported clearer instructions, greater realism, and more motivating peer comparisons. CONCLUSIONS: Results support that a theoretically grounded nonimmersive simulation refined through evidence-based feedback can elicit meaningful peer-related responses in safety and productivity contexts. By preserving calibrated social comparison, credible peer representation, and realistic task contingencies, the simulation offers a controlled and scalable way to examine how peer information shapes safety productivity dynamics. These findings expand methodological options for studying peer effects in settings where real-world experimentation may be impractical or unsafe.
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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 | 0,021 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».