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Enregistrement W2791126555 · doi:10.1177/0022146517754091

The Status–Health Paradox: Organizational Context, Stress Exposure, and Well-being in the Legal Profession

2018· article· en· W2791126555 sur OpenAlexafffundabout
Jonathan Koltai, Scott Schieman, Ronit Dinovitzer

Notice bibliographique

RevueJournal of Health and Social Behavior · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNational Science Foundation
Mots-clésStressorDisadvantageOverworkContext (archaeology)Demographic economicsMental healthInequalityPsychologyPolitical scienceSocial psychologyLabour economicsEconomicsClinical psychologyPsychiatryLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prior research evaluates the health effects of higher status attainment by analyzing highly similar individuals whose circumstances differ after some experience a "status boost." Advancing that research, we assess health differences across organizational contexts among two national samples of lawyers who were admitted to the bar in the same year in their respective countries. We find that higher-status lawyers in large firms report more depression than lower-status lawyers, poorer health in the American survey, and no health advantage in Canada. Adjusting for income exacerbates these patterns-were it not for their higher incomes, large-firm lawyers would have a greater health disadvantage. Last, we identify two stressors in the legal profession, overwork and work-life conflict, that are more prevalent in the private sector and increase with firm size. Adjusting for these stressors explains well-being differences across organizational contexts. This study documents the role of countervailing mechanisms in health inequality research.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,380 · 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'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

Citations18
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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