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Enregistrement W1540428044 · doi:10.1111/j.1471-0366.2011.00343.x

The Changing Political Economy of Occupational Health and Safety in Fisheries: Lessons from Eastern Canada and South Africa

2012· article· en· W1540428044 sur OpenAlexaffabout
Dana Howse, Mohamed F. Jeebhay, Barbara Neis

Notice bibliographique

RevueJournal of Agrarian Change · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensWorkplace Health, Safety and Compensation CommissionMemorial University of NewfoundlandUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLivelihoodOverfishingOccupational safety and healthPoliticsGlobalizationFisheryEconomic growthBusinessPolitical scienceAgricultureEconomyGeographyEconomicsFishing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Growing literatures on the political economy of occupational health and safety and on the political economy of contemporary fisheries need to be better integrated to help us see how neoliberal globalization and overfishing are interacting with gender, race and class relations in regional fish harvesting and processing workplaces to affect occupational health risks and the consequences. This contribution uses findings from occupational allergy and asthma (OAA) research among seafood processing workers in Eastern Canada and the west coast of South Africa to enhance our understanding of the political economy of occupational health and safety concerns in contemporary fisheries. Expanding features of global fisheries, mediated by regional histories, are changing the vulnerabilities of processing workers to OAA by influencing production volumes and products; local, regional and international divisions of labour; employment precariousness and access to prevention, health and compensation services. Affected workers' common perception that they must choose between their livelihoods and their health is to some degree a reality in these fisheries.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,199
Score d'incertitude au seuil0,959

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,162
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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