Characterizing Short-Term Jobs in a Population-Based Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Work histories generally cover all jobs held for ≥1 year. However, it may be time and cost prohibitive to conduct a detailed exposure assessment for each such job. While disregarding short-term jobs can reduce the assessment burden, this can be problematic if those jobs contribute important exposure information towards understanding disease aetiology. OBJECTIVE: To characterize short-term jobs, defined as lasting more than 1 year, but less than 2 years, in a population-based study conducted in Montreal, Canada. METHODS: In 2005-2012, we collected work histories for some 4000 participants in a case-control study of prostate cancer. Overall, subjects had held 19 462 paid jobs lasting ≥1 year, including 3655 short-term jobs. Using information from interviews and from the Canadian Classification and Dictionary of Occupations, we characterized short-term jobs and compared them to jobs held ≥2 years. RESULTS: Short-term jobs represented <4% of subjects' work years on average. Forty-five per cent of subjects had at least one short-term job; of these, 49% had one, 24% had two, and 27% had at least three. Half of all short-term jobs had been held before the age of 24. Short-term jobs entailed more often exposure to fumes, odours, dust, and/or poor ventilation than longer jobs (17 versus 13%), as well as outdoor work (10 versus 5%) and heavy physical activity (16 versus 12%). CONCLUSIONS: Short-term jobs occurred often in early careers and more frequently entailed potentially hazardous exposures than longer-held jobs. However, as they represented a small proportion of work years, excluding them should have a marginal impact on lifetime exposure assessment.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle