Paramètres d’évaluation des programmes de prévention des blessures chez les jeunes travailleurs occupant des professions à haut risque : examen de la portée de la littérature
Bibliographic record
Abstract
Introduction Malgré la protection juridique dont les jeunes travailleurs au Canada font l’objet, les jeunes de 15 à 24 ans sont exposés à un risque élevé de blessures traumatiques au travail. Étant donné que de nombreuses initiatives de prévention des blessures ciblant les jeunes travailleurs existent, les défenseurs des droits des jeunes et les employeurs doivent relever le défi de choisir quels aspects de la prévention vont être les plus efficaces afin d’y consacrer leurs efforts. Une analyse de la littérature universitaire et de la littérature grise a été entreprise afin de compiler les paramètres (indicateurs évalués et méthodes de mesure) couramment utilisés pour évaluer les programmes de prévention des blessures auprès des jeunes travailleurs. Les paramètres constituent des références de mesure permettant d’évaluer l’efficacité, le rendement, le progrès ou la qualité d’un projet, d’un procédé ou d’un produit. Méthodologie Nous avons utilisé le modèle PICO pour définir les termes de recherche. Des recherches ont été effectuées dans Medline, PubMed, OVID, EMBASE, CCOHS, PsychINFO, CINAHL, NIOSHTIC, Google Scholar et dans la littérature grise afin de trouver des articles en anglais publiés entre 1975 et 2015. Deux lecteurs critiques indépendants ont examiné la liste des articles et ont classé les paramètres en trois catégories de prévention des blessures : l’éducation, l’environnement et l’application de règlements. Résultats Sur les 174 articles ayant répondu aux critères d’inclusion, 21 décrivaient et évaluaient une intervention. Parmi ceux-ci, la moitié (n=11) étaient à caractère éducatif. Les paramètres couramment évalués étaient : les connaissances, les perceptions, les comportements ou les intentions autodéclarées, l’exposition aux dangers, les demandes d’indemnisation pour blessures et le taux d’accidents de travail. Une étude présentait une méthode destinée à élaborer des paramètres permettant de prédire les taux de blessure. Conclusion Des paramètres spécifiques à l’évaluation des programmes de prévention des blessures chez les jeunes travailleurs sont nécessaires, car les paramètres actuels sont insuffisants pour prévoir la diminution du nombre de blessures en lien avec la mise en place de programmes. De notre analyse ressort une étude apte à constituer un modèle pertinent pour les recherches futures visant à élaborer des paramètres de base valides destinés aux jeunes travailleurs, afin de les appliquer ensuite aux programmes de prévention des blessures chez les jeunes.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.027 | 0.063 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".