Associations between temporary employment and occupational injury: what are the mechanisms?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether observed higher risks of occupational injury among temporary workers are due to exposure to hazardous working conditions and/or to lack of job experience level. METHODS: Data systematically recorded for 2000 and 2001 by the Spanish Ministry of Labour and Social Affairs on fatal and non-fatal traumatic occupational injuries were examined by type of employment and type of accident, while adjusting for gender, age, occupation, and length of employment in the company. In the study period there were 1500 fatal and 1 806 532 non-fatal traumatic occupational injuries that occurred at the workplace. Incidence rates and rate ratios (RR) were estimated using Poisson regression models. RESULTS: Temporary workers showed a rate ratio of 2.94 for non-fatal occupational injuries (95% CI 2.40 to 3.61) and 2.54 for fatal occupational injuries (95% CI 1.88 to 3.42). When these associations were adjusted by gender, age, occupation, and especially length of employment, they loose statistic significance: 1.05 (95% CI 0.97 to 1.12) for non-fatal and 1.07 (95% CI 0.91 to 1.26) for fatal. CONCLUSIONS: Lower job experience and knowledge of workplace hazards, measured by length of employment, is a possible mechanism to explain the consistent association between temporary workers and occupational injury. The role of working conditions associated with temporary jobs should be assessed more specifically.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».