Gain of employment and depressive symptoms among previously unemployed workers: A longitudinal cohort study in South Korea
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The goal of this study is to examine the association between gain of employment and depressive symptoms among previously unemployed workers in South Korea. METHODS: Using data from the on-going Korean Welfare Panel Study, we determined four different employment statuses (i.e., unemployment, part-time precarious, full-time precarious, full-time permanent employment) at follow up (2008 or 2010) among the unemployed at baseline (2007 or 2009) and examined their association with depressive symptoms after excluding the people with depressive symptoms at baseline (N = 308). Depressive symptoms were assessed annually using the 11-item Center for Epidemiologic Studies Depression Scale. RESULTS: After adjusting for covariates including health-related variables, unemployed individuals who gained full-time permanent employment (RR: 0.38, 95% CI: 0.18, 0.83) and those who gained full-time precarious employment (RR: 0.26, 95% CI: 0.11, 0.63) were less likely to have depressive symptoms compared to those with persistent unemployment. In a subpopulation analysis conducted after additionally excluding the people with depressive symptoms 1 year before baseline, only the association between gaining full-time permanent employment and depressive symptoms was significant (RR: 0.27, 95% CI: 0.08, 0.86). CONCLUSIONS: Our findings highlight the benefits of full-time permanent employment on worker's mental health.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».