The impact of temporary employment and job tenure on work-related sickness absence
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To investigate the impact of temporary employment and job tenure on work-related sickness absence of 1 week or more. METHODS: A longitudinal analysis was undertaken of the time to work-related sickness absence from the start of a job using the Canadian Survey of Labour and Income Dynamics. The sample consisted of 4777 individuals who experienced 7953 distinct job episodes and 167 absences. There were 114,488 person-job-month observational units. The major variables of interest in this study were a variable identifying whether the job was temporary or permanent, and tenure on the job. RESULTS: Individuals in temporary jobs were as likely to have a work-related sickness absence as individuals in permanent jobs. Individuals with job tenure of 4-6 months were 64% less likely to have an absence than individuals with longer tenures. Individuals in a union were more likely to have an absence. Firm size was not associated with absence. CONCLUSIONS: Previous studies have suggested that temporary employment and job tenure are associated with work-related health risk exposures and the ability to take a sickness absence, but these studies have not considered the nature of the employment contract in a longitudinal framework. This analysis did not find temporary employment to be associated with differential absence rate after controlling for tenure, prior health status, and several other individual and job characteristics. Short tenure is negatively related to the probability of work-related sickness absence, union membership is positively related, and firm size is not related to this variable.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».