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Enregistrement W2549752499 · doi:10.3138/cjh.49.3.451

<i>Child Workers and Industrial Health in Britain, 1780–1850</i>, by Peter Kirby

2014· article· en· W2549752499 sur OpenAlexvenueno aff
Samantha Williams

Notice bibliographique

RevueJournal of History · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHistorical Economic and Social Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChild labourPopulationOvercrowdingSanitationIndustrialisationPovertyFactory (object-oriented programming)Work (physics)SociologyEconomic growthEconomicsPolitical scienceMedicineLawDemographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Child Workers and Industrial Health in Britain, 1780-1850, by Peter Kirby. People, Markets, Goods: Economies and Societies in History, Vol. 2. Woodbridge, Boydell Press, 2013. xii, 212 pp. 17.99 [pounds sterling] UK (paper). In this study Kirby seeks to dispel the myth that child workers in industrial occupations necessarily suffered worse health due to the nature of their work than did other child workers. He argues that this idea stemmed largely from the misleading and exaggerated claims of refonners in the 1830s factory debates and that it has not previously been the subject of rigorous research. As Kirby demonstrates, factory work was generally less intensive than other forms of child labour, such as agriculture, mining, and even domestic manufacture. This careful work revises a long-held stereotype. The book builds well on Kirby's other research on child labour. The author begins his study with an exploration of the wider environment of manufacturing, which was one characterized by massive population growth and rapid urbanization, with its associated problems of overcrowding, poor sanitation, poverty, and increased illness in and death of infants and children. Rising child dependency (with almost forty percent of the population aged under fifteen) was mirrored by increases in the supply of child labour and poorer children were put into work at early ages, particularly those who had lost a parent, a finding shared by other recent historians of child labour. The author then assesses the specific hazards of the factory system for child workers in terms of the risk of deformities, the effect of raw materials, industrial injuries, and ill-treatment. He then examines the relative impact of the wider manufacturing environment and the workplace setting upon the heights and strength of child workers, with Kirby giving greater weight to environment over occupational health. However, as Kirby expertly highlights, there are significant methodological problems in isolating occupational health from the wider epidemiological and environmental causes of sickness in this period, a relative dark age of information on morbidity and mortality, which is unfortunate given that this was a major period of occupational and epidemiological transitions. Kirby draws upon modern studies of occupational medicine and the health of child workers in developing economies in order to help him illuminate the difficult contemporary evidence. Stories of poor child health became integral to the Ten Hours Movement and white slavery. Most of the medical practitioners giving evidence to parliamentary select committees had little or no experience of the factory work they were commenting upon. The author concludes that the medical profession actually played no role in improving child industrial ill-health and may even have diverted attention away from it. …

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,168

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,004

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,170 · 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

Citations0
Publié2014
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