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Enregistrement W2417244629 · doi:10.1139/apnm-2015-0540

Current considerations related to physiological differences between the sexes and physical employment standards

2016· review· en· W2417244629 sur OpenAlexaffvenue
Delia Roberts, Deborah L. Gebhardt, Steven E. Gaskill, Tanja C. Roy, Marilyn A. Sharp

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2016
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Performance
Établissements canadiensSelkirk College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnthropometrySelection (genetic algorithm)Physical strengthPhysical fitnessPsychologyDemographic economicsRisk analysis (engineering)BusinessComputer scienceMedicineEconomicsPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of physical employment standards (PES) has helped ensure that workers have the physical attributes necessary to complete their jobs in a safe and efficient manner. However, PES used in the selection processes have not always reflected the critical physical requirements of the job tasks. Women generally have smaller anthropometric stature than men, less muscle mass, and therefore less strength, power, and endurance, particularly in the upper body. Nonetheless, these attributes in themselves are not valid grounds for exclusion from employment in physically demanding occupations. Selection standards based upon size or strength, irrespective of the job requirements, have resulted in the barring of capable women from physically demanding jobs, claims of gender bias, and costly litigations. To ensure all individuals are provided with equal access to employment, accurate characterization of the critical physical requirements of the job is paramount. This paper summarizes the existing research related to disparities between the sexes that contribute to sex differences in job performance in physically demanding occupations including physical and legal factors. Strategies for mitigating these differences in the setting of PES and the meeting of minimum employment standards are discussed. Where available, injury rates for women and men in physically demanding occupations are presented and the etiology considered. Finally, areas for further research are identified.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,349 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations52
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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