Equity in Whom Gets Studied: A Systematic Review Examining Geographical Region, Gender, Commodity, and Employment Context in Research of Low Back Disorders in Farmers
Notice bibliographique
Résumé
Farmers are at high risk of having low back disorders (LBDs). Agriculture employs half the global workforce, but it is unclear whether all farming populations are represented equitably in the LBD literature. This systematic review quantifies the number and quality of research studies by geographical region, agricultural commodity, and farmer characteristics. MEDLINE, Web of Science, CINAHL, Scopus, and Embase databases were searched using conceptual groups of search terms: "farming" and "LBD." Screening and extraction were performed by two researchers in parallel, then reconciled through discussion. Extracted study characteristics included location of study; commodity produced; worker sex, ethnicity, and migration status; type of employment; and study quality. These were compared with agricultural employment statistics from the International Labour Organization and World Bank. From 125 articles, roughly half (67) did not specify the employment context of the participants in terms of migration status or subsistence versus commercial farming. Although in many regions worldwide women make up the bulk of the workforce, only a minority of low back disorder studies focus on women. Despite the predominance of the agricultural workforce in developing nations, 91% of included studies were conducted in developed nations. There was no significant difference in study quality by geographic region. The nature of the world's agricultural workforce is poorly represented by the literature when it comes to LBD research. If developing nations, female sex, and migrant work are related to increased vulnerability, then these groups need more representation to achieve equitable occupational health study.
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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 | 0,025 | 0,121 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».