How Precarious Employment Affects Health and Safety at Work: The Case of Temporary Agency Workers
Notice bibliographique
Résumé
Precarious employment has been associated with adverse occupational health and safety (OHS) outcomes across a range of studies. Temporary agency workers are particularly vulnerable, with studies showing they experience a higher incidence of workplace injury, and a greater likelihood of more severe injuries than all other employment types. Explanations for agency workers’ higher risk of injury have, to date, been impeded by data limitations associated with researching temporary employment. This article seeks to begin filling this gap through analyzing the experience of agency workers based upon two data sources. The first is a unique qualitative and quantitative data set developed from investigated temporary agency and directly hired workers’ compensation files; the second is focus groups of agency workers conducted in the State of Victoria, Australia. Quinlan and Bohle’s (2004) Pressures, Disorganization and Regulatory Failure (PDR) model, developed to explain the greater OHS vulnerability of precarious workers, provides the framework for analyzing the data. After explaining the key concepts in the PDR Model, the article analyses the data to test for evidence of economic pressures, disorganization at the workplace, and regulatory failure impacting upon temporary agency workers’ health and safety. The analysis supports the relevance of the PDR model, and provides an understanding of additional and unique risk factors which contribute to agency workers’ higher risk of injury. Temporary agency workers experience economic pressures in common with other types of precarious workers. However, these appear more acute amongst agency workers. They also confront disorganization risks, extending to mismatched placements; lack of familiarity with host workplaces; and more complex fractured communication. These contribute to workplace risks and create barriers to improving their experience. Many of these outcomes are a result of, or contribute to regulatory failure. The analysis finds strong support for the explanatory value of the PDR model as a tool for understanding how precariousness contributes to temporary agency workers’ adverse health and safety outcomes. It also suggests the complexities of the triangular employment relationship create additional economic insecurities and disorganization problems beyond those experienced by other types of workers, which the regulatory environment has yet to address.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| 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 ».