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Enregistrement W2326750051 · doi:10.32920/23739531.v1

The Precarity Penalty: How Insecure Employment Disadvantages Workers and Their Families

2023· article· en· W2326750051 sur OpenAlexafffundabout
Wayne Lewchuk, Michelynn Laflèche, Stephanie Procyk, Charlene Cook, Diane Dyson, Luin Goldring, Karen Lior, Alan Meisner, John Shields, Anthony Tambureno, Peter Viducis

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityMcMaster UniversityCollège LaflècheYork University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaMcMaster University
Mots-clésPrecarityEarningsPovertyDemographic economicsDistribution (mathematics)Labour economicsSociologyEconomic growthEconomicsGender studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines the social and economic effects of precarious employment in the Greater Toronto-Hamilton area. The analysis is based on data from two surveys conducted in 2011 and in 2014 by the Poverty and Employment Precarity in Southern Ontario (PEPSO) research group. The survey findings paint a picture of how low earnings and economic uncertainty translate into delayed formation of relationships, lower marriage rates for workers under the age of 35, and fewer households with children. They also suggest that workers in precarious employment are more likely to experience social isolation. These findings suggest that the Precarity Penalty is not limited to economic outcomes from employment but also includes disadvantages in establishing healthy households and being engaged in one's community. Workers in secure employment enjoy better economic outcomes from employment that provide the basis for better household wellbeing and increased social integration. While much has been made in recent years of the unequal distribution of income, the PEPSO study also points to the unequal distribution of many of the non-financial aspects of life that people value including companionship, having a family and having friends.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,360
Score d'incertitude au seuil0,715

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,330 · 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

Citations34
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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