Characterizing Short-Term Jobs in a Population-Based Study
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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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».