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Enregistrement W2743405972 · doi:10.1177/1048291117724562

Women’s Occupational Health: Resisting When We Can: Santé des femmes au travail: mobiliser quand c’est encore possible

2017· article· en· W2743405972 sur OpenAlexafffundabout
Jessica Riel, Johanne Saint-Charles, Karen Messing

Notice bibliographique

RevueNEW SOLUTIONS A Journal of Environmental and Occupational Health Policy · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesInstitute of Gender and HealthCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The continuing worldwide struggle for decent working conditions is under intense economic, social, and political pressures. Women are particularly affected by these pressures because of their still-tenuous position in the service sector, in lowprestige, low-paid occupations. In addition, their occupational health issues are often overlooked or minimized. Nevertheless, women continue to struggle, as individuals and collectively. This issue describes a number of instances where women in the Québec labor movement have attempted to reconcile equality concerns with protecting their own health. There are successes, failures, and puzzles. Résumé La lutte mondiale pour des conditions de travail décentes subit d'intenses pressions économiques, sociales et politiques. Les femmes sont particulièrement touchées par ces pressions à cause de leur situation encore fragile dans le secteur des services, dans des professions de faible prestige et salaire. De plus, leurs besoins en santé au travail sont souvent minimisés ou ignorés. Toutefois, les femmes continuent à résister, individuellement et collectivement. Ce numéro décrit un certain nombre d'exemples où des travailleuses militantes ont tenté de concilier leurs revendications d'égalité et d'accès au travail avec leur besoin de protéger leur santé.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,225
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0140,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,214
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,265 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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