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Enregistrement W2346801004 · doi:10.5271/sjweh.3567

Labor markets and health: an integrated life course perspective

2016· article· en· W2346801004 sur OpenAlexafffund
Benjamin C. Amick, Chris McLeod, Ute B ltmann

Notice bibliographique

RevueScandinavian Journal of Work Environment & Health · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaInstitute for Work & Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésLife course approachPerspective (graphical)Work (physics)Context (archaeology)Framing (construction)Personnel economicsBusinessPublic relationsSociologyLabour economicsEconomicsPsychologyPolitical scienceLabor relationsSocial psychologyComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Current work and health research is fragmented, focusing on jobs, exposures, specific worker groups, work organization, or employment contracts. An emphasis on the labor market in framing the work and health relationship conceptualizes work not only as an exposure that increases or lessens health risk but also as a life course experience that is dependent on place and time. The intention is to illustrate how the labor markets and health framework coupled with a life course perspective extends other epidemiological approaches to work and health to identify new research questions. Taking the changing nature of work and labor markets into account, this paper updates the labor markets and health framework. It then reviews, defines, and integrates key life course concepts. A model is developed that guides the understanding of how labor markets and health trajectories emerge from the consideration of the working life course in a social context. The application leads to new research questions investigating characteristics of labor markets and health trajectories that may lead to positive health outcomes over the life course.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,339 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations82
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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