Work disability absence among young workers with respect to earnings losses in the following year
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The primary objective of this study was to evaluate the earnings losses that young workers experience in the year after a work disability absence. METHODS: The sample consisted of workers aged 16 to 24 years from a longitudinal survey of a representative sample of Canadians. Young workers who lost > or =5 days of work due to work disability or illness (ie, work disability absence) were matched to uninjured controls on the basis of age, gender, preabsence earnings, and student status. This matching procedure resulted in 173 cases and 795 controls. The outcome measure was the difference in earnings the year after the work disability episode between injured cases and their uninjured controls. RESULTS: An analysis of variance indicated that young workers experiencing a work disability absence had significantly fewer earnings than their controls in the year after the absence (P<0.05). This earnings loss was not due to between-group differences in school activity or workhours in the year after the work absence. CONCLUSIONS: No study to date has estimated the impact of work-related disability on earnings trajectories among young workers. The findings of the present study indicate that earnings losses can occur among young workers even during their transition into the labor market. Documenting the economic impacts of work injuries early in one's worklife can provide information for policy debates on the allocation of resources to control workplace hazards where teenagers and young adults work and debates on the determination of fair and adequate benefits for young workers.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».