Be the fairest of them all: Challenges and recommendations for the treatment of gender in occupational health research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Both women's and men's occupational health problems merit scientific attention. Researchers need to consider the effect of gender on how occupational health issues are experienced, expressed, defined, and addressed. More serious consideration of gender-related factors will help identify risk factors for both women and men. METHODS: The authors, who come from a number of disciplines (ergonomics, epidemiology, public health, social medicine, community psychology, economics, sociology) pooled their critiques in order to arrive at the most common and significant problems faced by occupational health researchers who wish to consider gender appropriately. RESULTS: This paper describes some ways that gender can be and has been handled in studies of occupational health, as well as some of the consequences. The paper also suggests specific research practices that avoid errors. Obstacles to gender-sensitive practices are considered. CONCLUSIONS: Although gender-sensitive practices may be difficult to operationalize in some cases, they enrich the scientific quality of research and should lead to better data and ultimately to well-targeted prevention programs.
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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 | 0,204 | 0,202 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,030 |
| Communication savante | 0,017 | 0,043 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».