Complementarities or Contradictions? Scoping the Health Dimensions of “Flexicurity” Labor Market Policies
Notice bibliographique
Résumé
Flexicurity, or the integration of labor market flexibility with social security and active labor market policies, has figured prominently in economic and social policy discussions in Europe since the mid-1990s. Such policies are designed to transcend traditional labor-capital conflicts and to form a mutually supportive nexus of flexibility and security within a climate of intensified competition and rapid technological change. International bodies have marketed flexicurity as an innovative win-win strategy for employers and workers alike, commonly citing Denmark and The Netherlands as exemplars of best practice. In this article, we apply a social determinants of health framework to conduct a scoping review of the academic and gray literature to: (a) better understand the empirical associations between flexicurity practices and population health in Denmark and (b) assess the relevance and feasibility of implementing such policies to improve health and reduce health inequalities in Ontario, Canada. Based on 39 studies meeting our full inclusion criteria, preliminary findings suggest that flexicurity is limited as a potential health promotion strategy in Ontario, offers more risks to workers' health than benefits, and requires the strengthening of other social protections before it could be realistically implemented within a Canadian context.
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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 | 0,123 | 0,275 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,032 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,017 |
| Communication savante | 0,013 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| 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 ».