“They Have All Been Faithful Workers”: Injured Workers, Truth, and Workers’ Compensation in Ontario, 1970-2008
Notice bibliographique
Résumé
In interviews with injured workers with serious and/or complex injuries, a clear belief emerged that for them to be successful in their compensation claims they had to persuade a regular array of decision-makers that their injuries resulted from accidents that occurred “in and or out of the course of employment,” that they feel the way they say they are feeling, that they can and cannot do what they say they can and cannot do, and that they are capable of learning what they say they are capable of learning. They must, in short, convince these decision-makers (family doctors, employers, Workers Compensation Board [WCB] doctors, and medical specialists, as well as WCB adjudicators) that their story is the truth. The author’s presence as a researcher added another layer to the discursive process, in that the author, too, became someone injured workers had to inform, and, if necessary, convince about their truths. It was in this sense that the authority for the author’s research into the struggles of injured workers became, in Michael Frisch’s terms, a “shared authority.” The author’s written words about their stories and their struggles were to be used to help the decision-makers, the researchers, and the wider public understand that faithful workers were truthful workers.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,032 | 0,017 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».