フルフィルメント センター 仕事、健康、福祉に関する研究

この調査の目的は、フルフィルメント センターにおける参加型の統合された職場介入の実現可能性を実装し、テストすることです。 中心的な介入は、無作為化されたフルフィルメント センターでの健康福祉委員会 (HaWC) の立ち上げです。 フィールド実験に関連する研究の目的は次のとおりです。

目的 #1: フルフィルメント センターの非管理職労働者の健康と幸福を改善することを目的とした革新的な参加型介入を評価して、介入の有効性を判断し、可能な仲介と労働条件の変化を調査する

目的 #1a: 心理的苦痛を軽減し、ポジティブな心理的幸福と一般的な自己申告による健康の重要な側面を改善し、報告された/報告されていない怪我のレベルを下げることにおける HaWC の有効性を判断します。

目標 #1b: 声、信頼、サポート、安全環境、職場のポリシーと慣行などの主要な労働条件の変化を調査する

目的 #2: 効果的で統合された介入の実施と持続的な関与をサポートする主要なコンテキスト要因のプロセス分析を実施します。

デザインと無作為化:

この研究は、ずらした並行研究デザインによるクラスター無作為化試験です。 調査員は、全国規模の電子商取引会社の 21 のフルフィルメント センター (サイトあたり N ≒ 200 人の従業員) を無作為に割り出し、無作為化には含まれないパイロット サイトとして指定された 1 つの追加のサイトを想定しています。 建物は、「ピッキング」という主要なジョブ タスクで使用されるテクノロジに基づいて階層化されます。つまり、さまざまな倉庫の場所からアイテムを取り出して箱に配置します。 同社は、コンベヤー、音声カート、ロボット工学の 3 つの主要なピッキング技術を使用しています。 各テクノロジーは、作業条件と特定の安全上の懸念に影響を与えます (たとえば、作業者が重いカートを引くボイス・ツー・カートの現場では筋肉への負担が大きくなり、コンベヤーの現場では騒音が大きくなり、ロボット工学の現場では孤立と小さな繰り返しの腕の動きが増えます)。

データ収集には、調査データの 3 つの波 (ベースライン、6 か月、および 12 か月) が含まれます。 追加データは、会社の管理記録から収集され、プロセス分析をサポートするためにインタビューやフォーカス グループを通じて収集されます。

介入の提供 (0 ～ 12 か月):

無作為化の後、各フルフィルメント センターの管理者と面会し、研究への方向性を示すことから、介入の実施が開始されます。 ベースライン調査の後、HaWC は治療施設で発表されます。 HaWC には 10 ～ 14 人の労働者と最前線の監督者が参加し、労働者とマネージャーが共同議長を務めます。 これらの委員会の主な任務は、物理的な危険、関連する COVID-19 プロトコル、その他の作業条件 (例: スケジュール、作業のペース)、およびポリシー (例:欠勤、パフォーマンス管理）。 その後、緩和策を実施し、結果を追跡します。 HaWC は、従来の安全委員会よりも広い範囲を持ち、通常は健康と安全のポリシーとして分類されていないポリシーと慣行に関して労働者の声を積極的に求めます。

最初の 4 回の HaWC ミーティングは、研究チームが進行役を務めます。 この最初の会議は、共同議長のトレーニングとしても機能し、共同議長は月 2 回の HaWC 会議を主導し、HaWC の行動計画を調整します。 研究チームは、HaWC の活動と行動計画に関する最新情報を受け取り、プロセス データを収集し、必要なサポートを提供するために、共同議長と隔月でチェックインします。

この期間中、すべてのサイトで 6 か月および 12 か月の調査が実施されます。

メンテナンス フェーズ (13 ～ 30 か月):

公式の実験段階はベースラインから 12 か月後に終了しますが (その後、対照サイトは介入を採用する可能性があります)、委員会が行動計画を実施するため、HaWC の活動は継続すると予想されます。 この期間中、研究チームのサポートは少なくなりますが、HaWC は要求に応じて技術支援を利用できます。 研究チームは、HaWC 会議の議事録、視覚的な管理ツールの写真、共同議長との定期的なチェックインを使用してプロセス データを実施します。

データ分析計画:

目的 1 の実験的分析では、研究者は、心理的苦痛の主要な結果と肯定的な心理的幸福や自己報告された健康などの二次的結果を含む、連続的な結果の線形混合効果回帰モデルを推定します。 二次分析として、研究者は、関心のある結果のベースライン値を直接制御するために、ベースラインからの変化もモデル化します。 ただし、このモデルでは被験者がベースライン データを持っている必要があるため、サンプル サイズが小さくなり、二次分析として含まれます。

目的 2 のプロセス分析では、研究者が継続的なデータ収集、事例としての各サイトの分析、サイト間の比較、および書き込みを繰り返す定性分析手法を使用して、調査員が調査質問に回答します。 研究者は、純粋に帰納的なプロセスで結論を構築するのではなく、研究者が既存の理論を考慮して驚くべきことに焦点を当てているため、定性的データからの洞察が既存の理論や研究と対話して浮上する、理論構築に向けたアブダクティブ分析を追求します。 コーディングは、既存の文献のテーマと質問から演繹的に導き出され、新しいテーマと調査の線が出現するにつれて、追加のカテゴリの構築から帰納的に導き出されます。 データ分析は、定性的ソフトウェア プログラム Atlas.ti を使用して実施されます。