How Do Macro-Level Contexts and Policies Affect the Employment Chances of Chronically Ill and Disabled People? Part I: The Impact of Recession and Deindustrialization
Notice bibliographique
Résumé
Low employment rates of chronically ill and disabled people are of serious concern. Being out of work increases the risk of poverty and social exclusion, which may further damage the health of these groups, exacerbating health inequalities. Macro-level policies have a potentially tremendous impact on their employment chances, and these influences urgently need to be understood as the current economic crisis intensifies. In Part I of this two-part study, the authors examine employment trends for people who report a chronic illness or disability, by gender and educational level, in Canada, Denmark, Norway, Sweden, and the United Kingdom in the context of economic booms and busts and deindustrialization. People with the double burden of chronic illness and low education have become increasingly marginalized from the labor market. Deindustrialization may have played a part in this process. In addition, periods of high unemployment have sparked a downward trend in employment for already marginalized groups who did not feel the benefits when the economy improved. Norway and Sweden have been better able to protect the employment of these groups than the United Kingdom and Canada. These contextual differences suggest that other macro-level factors, such as active and passive labor market polices, may be important, as examined in part II.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».