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Enregistrement W2747276619 · doi:10.1177/1048291117724561

The Challenges of Mobilizing Workers on Gender Issues: Lessons from Two Studies on the Occupational Health of Teachers in Québec: Les défis de mobiliser les travailleur.ses sur la question du genre: Constats issus de deux recherches portant sur la santé au travail d'enseignant.es du Québec

2017· article· en· W2747276619 sur OpenAlexaffabout
Jessica Riel, Marie-Ève Major

Notice bibliographique

RevueNEW SOLUTIONS A Journal of Environmental and Occupational Health Policy · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneral partnershipDenialVocational educationPsychologyFeelingParticipatory action researchResistance (ecology)Work (physics)SociologyPedagogyMedical educationPolitical scienceSocial psychologyMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In partnership with the largest teachers' union confederation in Québec ( Centrale des syndicats du Québec), two qualitative research studies that integrate gender were conducted in the teaching community. These ergonomic studies advocated a participatory approach involving interviews and observations with high school teachers (thirty-five) and female teachers responsible for vocational training in trades with predominantly male clientele (twelve). The results revealed that gender influences work success by reducing the operational leeway available for female teachers to carry out their work and protect their health. In both studies, it was difficult to discuss these results with the teachers, especially with female teachers. Resistance, even denial, was present among high school teachers, while, in vocational training, resignation and a feeling of helplessness were observed. These reactions demonstrate that taking gender into account in prevention poses particular challenges that need to be addressed in order to promote equality between women and men in workplaces.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,185
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,221
Tête enseignante GPT0,493
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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