Mechanisms of inequalities in health and safety : conceptual model and research agenda
Notice bibliographique
Résumé
A growing number of studies from industrialized countries have documented elevated rates of occupational injuries and illnesses for foreign-born workers relative to their native counterparts. However, the mechanisms at play remain poorly understood. We propose a conceptual model of the mechanisms that underlie the observed inequalities. We describe how language barriers, cultural differences, vulnerable legal status, precarious economic status, newness in the host country and job, lower education and skill levels, and discrimination all generate vulnerabilities that are embodied as poor working conditions, limited knowledge of health and safety, impeded communication with employers and service providers, detrimental behaviours towards risks or health, and constrained agency. These processes, in turn, engender inequalities in exposures as well as in prevention, care, compensation and rehabilitation, which impact health. We note that in-depth information is lacking on pathways to inequalities, on how they differ by gender and ethnicity, and on how they are shaped by broader social, economic, political and legal structures. We also note the lack of information on strategies to reduce inequalities. We propose avenues for research that have the potential to lead to meaningful and actionable results.
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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 | 0,011 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,024 |
| Communication savante | 0,010 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».