Widening health inequalities between the employed and the unemployed: A decomposition of trends in Canada (2000-2014)
Notice bibliographique
Résumé
Recent developments in the social epidemiological literature indicate that health inequalities between the employed and the unemployed are widening in many advanced capitalist countries. At present, we know relatively little about why these inequalities are worsening. Drawing on nationally-representative data from the largest health survey in Canada, we explored this question by analyzing changes in self-rated health inequalities between employed and unemployed Canadians from 2000 to 2014. Using a regression-based method that decomposes a given inequality into its component sources, we investigated the extent to which risk factors that account for unemployment-related health inequalities at a single point in time can also explain the extent and direction of change in these unemployment-related health inequalities over time. Our results indicate that relative and absolute health inequalities between employed and unemployed Canadians widened over the study period. Between 2000 and 2014, the prevalence of poor self-rated health among unemployed Canadians increased from 10.8% to 14.6%, while rates among employed Canadians were stable at around 6%. Our findings suggest that the demographic, socioeconomic, and proximal risk factors that are routinely used to explain unemployment-related health inequalities may not be as powerful for explaining how and why these inequalities change over time. In the case of unemployment-related health inequalities in Canada, these risk factors explain neither the increasing prevalence of poor self-rated health among the unemployed nor the growing gap between the unemployed and their employed counterparts. We provide several possible explanations for these puzzling findings. We conclude by suggesting that widening health inequalities may be driven by macrosocial trends (e.g. widening income inequality and declining social safety nets) which have changed the meaning and context of unemployment, as well as its associated risk factors, in ways that are not easy to capture using routinely available survey data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».