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Enregistrement W3089191608 · doi:10.1108/ijwhm-03-2020-0027

The impact of working conditions on the health of taxi drivers in an urban metropolis

2020· article· en· W3089191608 sur OpenAlexaffabout
Husayn Marani, Brenda Roche, L. E. Anderson, Minnie Rai, Payal Agarwal, Danielle Martin

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Workplace Health Management · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensWellesley InstituteWomen's College Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthFocus groupPsychologyQualitative researchOriginalityOccupational safety and healthSample (material)GerontologyApplied psychologyMedicineBusinessMarketingSocial psychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,471
Score d'incertitude au seuil0,340

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,106
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,356 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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