Young people and work injuries: an examination of jurisdictional variation within Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this study was to identify risk factors of work injuries among Canadian adolescents and young adults and to examine provincial differences in work injury rates. METHODS: Information on work and injuries were obtained from a representative sample of 14 541 Canadians aged 15-24 years. Respondents reported medically attended, work related injuries in the past 12 months, work hours, and type of occupation. A multivariate logistic regression on likelihood of work injury included demographic and work variables, as well as province of residence. RESULTS: Even when factors expected to vary by province such as occupation were statistically controlled, Saskatchewan youth were about twice as likely to be injured at work compared to Ontario youth. Type of job was a major correlate of injury risk, with all jobs showing higher risk than administrative clerical jobs. Even with type of job controlled, visible minorities, students, and 15-17 year olds had a reduced likelihood of work injury than their counterparts. CONCLUSIONS: Many young Canadians sustain work injuries that have clear medical costs and potential long term health consequences. Individual level explanations for youth's increased risk for workplace injuries (for example, inexperience or developmental factors) need to be supplemented with a better understanding of the broader social, economic, and political factors across jurisdictions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».