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Enregistrement W3167361639 · doi:10.1289/isee.2020.virtual.p-0427

Exposure to COVID-19: is there a disproportionate burden on low-paid jobs in France?

2020· article· en· W3167361639 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueISEE Conference Abstracts · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCOVID-19 Pandemic Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSalaryQuarter (Canadian coin)Personal protective equipmentEnvironmental healthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicineBusinessSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Occupational safety and healthDemographic economicsEconomicsGeographyInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although a majority of COVID-19 victims are among the elderly, workers holding low-paid jobs in the essential service sectors and those who are more likely to trade their health for economic reasons may be particularly exposed. Our aim is to gather existing data suggesting a disproportionate burden of the epidemic on the lower income categories.We focus on the situation of France, which has been hard hit. Workers highly exposed to the risk of COVID-19 infection are those who routinely have close face-to-face contacts with the public/colleagues, and/or exposure to infectious agents. Prior knowledge on usual working conditions can help us highlight at-risk occupations and related risks outside the work environment during the epidemic. We analysed national data on working conditions (CT2013), exposure to occupational hazards (SUMER2017) and a flash survey conducted during the lockdown.Before the lockdown (mid-March 2020), at least 8.8 million of workers were highly exposed to Covid-19 in France. There were however sharp disparities across occupational groups. As high as 41% of the bottom quarter of earners belonged to the highly exposed group, as opposed to 12% of the top quarter of earners. Apart from health care workers and first responders, other frontline workers with low-pay such as cleaners, personal aids and cashiers are among the most exposed. The situation has yet changed during the lockdown, with teleworking, reduced hours/layoffs, and type and timing of protective measures taken by employers. Lower salary workers have been highly exposed to the risk of COVID-19 infection. They may carry a heavy health burden related to the current crisis, especially when not sufficiently protected. Their occupational risks are further compounded by their transportation and housing conditions, along with comorbidities and access to healthcare. This lays ground to greater spread and severity of the disease among working-age and older working-class adults.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,367
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,005

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,214 · 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