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Enregistrement W2096422939 · doi:10.3138/cpp.2014-077

Occupational Stigma and Mental Health: Discrimination and Depression among Front-Line Service Workers

2015· article· en· W2096422939 sur OpenAlexaffvenue
Cecilia Benoit, Bill McCarthy, Mikael Jansson

Notice bibliographique

RevueCanadian Public Policy · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStigma (botany)Mental healthSex workPsychologyFront lineDepression (economics)Association (psychology)PsychiatrySocial psychologyMedicinePolitical scienceHuman immunodeficiency virus (HIV)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A large body of research shows a link between stigma and poor health; yet stigma is complex and involves several processes. This paper employs a social determinants of health perspective to shed light on the link between work and one dimension of stigma—discrimination. It examines discrimination and depression with data from a comparative study of three front-line service jobs: sex work, serving food and alcohol, and barbering and hairstyling. Our findings show positive associations between depression and the most highly stigmatized occupation—sex work—and between discrimination and depression. Discrimination mediates part of the association between sex work and depression, and self-worth partially mediates the association between discrimination and depression. Equity policies that improve their social determinants will contribute to better mental health for sex industry workers. Additional strategies aimed at reducing the formidable discrimination linked to their work are also urgently needed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,220
Score d'incertitude au seuil0,945

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,304 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations44
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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