Overlapping vulnerabilities in workers of the electronics recycling industry formal sector: A commentary
Notice bibliographique
Résumé
Vulnerabilities in workers performing electronics recycling (e-recycling) in the informal sector worldwide have been well documented. However, the growing e-recycling industry in the formal sector still brings many challenges to protect the health of workers and their environment. This commentary aims to draw attention to the overlooked vulnerabilities faced by the workers of the e-recycling industry formal sector in high-income countries and discuss the potential impact on health inequalities experienced by these workers. Expanding the definition of vulnerability, not limited to the biological susceptibility to chemical and physical exposures, the demographic characteristics of workers in the e-recycling formal sector often reveal social groups known to be disadvantaged regarding occupational exposures and health effects, including young workers, immigrant or ethnic minorities, and workers with mental or physical health issues or disabilities. Overlapping structural vulnerabilities of the e-recycling industry stem from its newness, its working conditions, its conditions of employment, and the sociodemographic characteristics of its workforce. This phenomenon in high-income countries is not restricted to the e-recycling industry alone. It is rather a symptom of more generalized macro socioeconomical phenomena. The present challenges are in line with the new gig and green economies and changes in the global market, and their consequences on the solid waste sector. Continued efforts to strengthen the inclusion of social aspects of health into the complex interaction of the structural vulnerabilities met by e-recycling workers will be essential to anticipate and prevent health issues in this essential but still emerging workforce.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».