MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2155946156 · doi:10.1590/s0104-11692005000800013

Drug consumption and violence in female work Zapallal - Lima/Peru

2005· article· en· W2155946156 sur OpenAlexafffund
Yesenia Musayón, Catherine Caufield

Notice bibliographique

RevueRevista Latino-Americana de Enfermagem · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueYouth, Drugs, and Violence
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of Alberta
Mots-clésShameWorkplace violenceConsumption (sociology)MedicineHuman factors and ergonomicsPoison controlSuicide preventionOccupational safety and healthEnvironmental healthInterviewInjury preventionQualitative researchPsychiatryPsychologySocial psychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study design was descriptive, correlational, cross-sectional, and qualitative. The objective was to identify sociodemographic and labor risk factors for drug consumption and types of violence in the workplace related to drug consumption, as well as to understand the perception of female workers regarding the relationship between drug consumption and workplace violence. We surveyed 125 women workers of four slums in the area of Zapallal, Lima, Peru, interviewing 16 women who experienced workplace violence. Among the participants, 52.8% consumed alcohol and 6.4% illegal drugs. Catholic women were at risk for consuming alcohol, while participants under 20 years of age were at risk for consuming illicit drugs. In this group, 17.6% of the women experienced verbal violence, 9.6% physical violence and 1.6% were sexually harassed in the workplace. Women victims of verbal violence have a risk for consuming illicit drugs. These women perceived themselves as a vulnerable group for violence in the workplace and weak for defending themselves. They expressed fear or shame in reporting cases of violence.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRevista Latino-Americana de EnfermagemMême sujetYouth, Drugs, and ViolenceTravaux en français237 207