Occupational class, capitalist class advantage and mortality among working-age men
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Disparities in mortality have been firmly established across occupational grades and the incomes they earn, but this line of research has failed to include individuals' relationships to capital, as suggested by class analysists. METHODS: According to Wright's classification, the research generated 10 mutually exclusive classes based on occupation and investment income: worker; capitalist worker; professional; capitalist professional; supervisor; capitalist supervisor; manager; capitalist manager; self-employed; and capitalist self-employed. The study participants (n=268 239) were randomly selected from the Statistics Finland population database and represent 33% of Finnish men aged 30-64 years. The mortality data were monitored over the 1995-2014 period. RESULTS: The sociodemographic-adjusted HRs for mortality were lowest for capitalist managers (HR 0.50; 95% CI 0.36 to 0.69) as compared with that for workers without a capitalist class advantage. A positive occupational class gradient was found from managers to supervisors to workers. The capitalist class advantage independently affected the disparities in mortality within this occupational hierarchy. CONCLUSION: Different occupational class locations protect against premature death differently, and the capitalist class advantage widens the premature-death disparities among the occupational classes. To monitor and explain social inequalities in health in a more nuanced way, future research on investment income as well as the operationalisation of the capitalist class advantage is encouraged.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».