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Enregistrement W2339149474 · doi:10.5539/ijps.v8n2p65

Analysis on Psychological Impacts due to Violation of the Rights of Women Workers

2016· article· en· W2339149474 sur OpenAlexvenueno aff
Idha Rahayuningsih

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Psychological Studies · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender and Women's Rights
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSalaryHarassmentPsychologyChildbirthMiscarriageBreastfeedingSeclusionSocial psychologyPolitical scienceMedicinePregnancyPsychiatryLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research aims to know the violations of the labour rights of women and analyze the psychological impact as a result of such breach. The results show there are some companies which do not meet the labor rights of women: 1) allow maternity and miscarriage leave to woman that is a labor contract but not giving salary; 2) grant leave of menstruation to woman that is a labor contract but not giving the salary and undermine the leave permit to woman that is a permanent labor; 3) do not give the time of breastfeeding at work; 4) does not provide a shuttle vehicle to woman labor at night; 5) no separated toilets for men and women. The Psychological impacts experienced by female labor are: 1) psychological problems experienced by female labor who suffer dilematic choices between the need of childbirth or miscarriage with economic needs; 2) female labor feel lost to get the chance of breastfeeding baby, feel guilt when daytime because no time for breasfeeding; 3) female contact who experience syndrome of premenstruation, they work even if uncomfortable, weak, and sick because if they are off then get no salary; 4) female labor feel afraid, threatened physically, of being the victims of sexual harassment on the way to or back from the company at night; 5) female labor feel uncomfortable, worried to men due to the adjacent toilet location.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,364 · 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

Citations6
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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