Equity in Whom Gets Studied: A Systematic Review Examining Geographical Region, Gender, Commodity, and Employment Context in Research of Low Back Disorders in Farmers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle