Fragmentation in the future of work: A horizon scan examining the impact of the changing nature of work on workers experiencing vulnerability
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The future of work is characterized by changes that could disrupt all aspects of the nature and availability of work. Our study aims to understand how the future of work could result in conditions, which contribute to vulnerability for different groups of workers. METHODS: A horizon scan was conducted to systematically identify and synthesize diverse sources of evidence, including academic and gray literature and resources shared over social media. Evidence was synthesized, and trend categories were developed through iterative discussions among the research team. RESULTS: Nine trend categories were uncovered, which included the digital transformation of the economy, artificial intelligence (AI)/machine learning-enhanced automation, AI-enabled human resource management systems, skill requirements for the future of work; globalization 4.0, climate change and the green economy, Gen Zs and the work environment; populism and the future of work, and external shocks to accelerate the changing nature of work. The scan highlighted that some groups of workers may be more likely to experience conditions that contribute to vulnerability, including greater exposure to job displacement or wage depression. The future of work could also create opportunities for labor market engagement. CONCLUSION: The future of work represents an emerging public health concern. Exclusion from the future of work has the potential to widen existing social and health inequities. Thus, tailored supports that are resilient to changes in the nature and availability of work are required for workers facing vulnerability.
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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 | 0,008 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».