The impact of working conditions on the health of taxi drivers in an urban metropolis
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This descriptive qualitative study explores how working conditions impact the health of taxi drivers in Toronto, Canada. Design/methodology/approach Drivers were recruited between September 2016 and March 2017. A total of 14 semi-structured qualitative interviews and one focus group (n = 11) were conducted. Transcripts were analyzed inductively through a socioecological lens. Findings The findings of this study are as follows: drivers acknowledged that job precariousness (represented by unstable employment, long hours and low wages) and challenging workplace conditions (sitting all day and limited breaks) contribute to poor physical/mental health. Also, these conditions undermine opportunities to engage in health-protective behaviors (healthy eating, regularly exercising and taking breaks). Drivers do not receive health-enabling reinforcements from religious/cultural networks, colleagues or their taxi brokerage. Drivers do seek support from their primary care providers and family for their physical health but remain discreet about their mental health. Research limitations/implications As this study relied on a convenience sample, the sample did not represent all Toronto taxi drivers. All interviews were completed in English and all drivers were male, thus limiting commentary on other experiences and any gender differences in health management approaches among drivers. Practical implications Given the global ubiquity of taxi driving and an evolving workplace environment characterized by growing competition, findings are generalizable across settings and may resonate with other precarious professions, including long-haul truck operators and Uber/Lyft drivers. Findings also expose areas for targeted intervention outside the workplace setting. Originality/value Health management among taxi drivers is understudied. A fulsome, socioecological understanding of how working conditions (both within and outside the workplace) impact their health is essential in developing targeted interventions to improve health outcomes.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».