MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1996197158 · doi:10.1080/14427591.2003.9686506

Occupation Disrupted: Impacts, Challenges, and Coping Strategies For Farmers with Disabilities

2003· article· en· W1996197158 sur OpenAlexafffundabout
Laurie Molyneaux‐Smith, Elizabeth Townsend, Judith Read Guernsey

Notice bibliographique

RevueJournal of Occupational Science · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Farm Safety
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesUniversity of Saskatchewan
Mots-clésAgricultureCoping (psychology)Government (linguistics)BusinessWork (physics)PsychologyEconomic growthGeographyEconomicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Agriculture has been recognized as one of the most dangerous industries in Canada and the United States. Yet, the impacts of injuries on Canadian farmers and farm families, from the perspective of those affected, have not been investigated. This article highlights findings from a study initiated by the Canadian Farmers with Disabilities Registry (CFDR). An occupational framework, in this case the Model of Human Occupation, is used to examine the impact of disability on the work, leisure, family, and social occupations that comprise farm life. Quantitative questions on a survey drew responses from 47 of 111 (42%) CFDR members. Qualitative questions on the survey were supplemented with in‐depth telephone interviews with eight farmers of various ages, length of time with disability, and farming experiences in all regions of Canada. The results of the study profile participants’ characteristics as well as the causes, forms and sources of occupational disruption, and their responses to it The occupational disruption experienced by farmers with disabilities is a story of unnecessary tragedy. There are major policy implications related to community, manufacturing, government, insurance, banking, and other financial supports for farmers with disabilities who risk losing the opportunity to choose farming as their occupation and lifestyle.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,220
Score d'incertitude au seuil0,437

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,244 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations22
Publié2003
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Occupational ScienceMême sujetAgriculture and Farm SafetyTravaux en français237 207