Effect of de-industrialisation on working conditions and self reported health in a sample of manufacturing workers
Notice bibliographique
Résumé
STUDY OBJECTIVE: To explore the impact of de-industrialisation over a 20 year period on working conditions and health among sawmill workers, in the province of British Columbia (BC), Canada. DESIGN AND SETTING: This investigation is based on a sample of 3000 sawmill workers employed in 1979 (a year before the beginning de-industrialisation) and interviewed in 1998. The sample was obtained by random selection from an already gathered cohort of approximately 28 000 BC sawmill workers. Change in working conditions from 1979 to 1998 are described. Self reported health status, in 1998, was used as a dependent variable in logistic regression after controlling for confounders. MAIN RESULTS: Downsizing in BC sawmills eliminated 60% of workers between 1979 and 1998. Working conditions in 1998 were better for those who left the sawmill industry and obtained re-employment elsewhere. Workers who remained employed in restructuring sawmills were approximately 50% more likely to report poor health than those re-employed elsewhere. CONCLUSIONS: Working conditions and health status were better for workers who, under pressure of de-industrialisation, left the sawmill industry and obtained re-employment outside this sector.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».