P-18 Sex and gender differences in occupational hazard exposures: A scoping review of literature from the last 10 years
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Comparative research on sex and/or gender differences in occupational hazard exposures is necessary for effective work injury and illness prevention strategies that integrate individual and social context in their design, especially as women make up half of the labour force in high-income countries. Objective To summarize the peer-reviewed literature on exposure differences to occupational hazards between men and women, across occupations and within the same occupation. Methods A scoping review was conducted on studies from 2009 to 2019, from 8 databases. Studies were required to quantify the exposure of men and women to an occupational hazard. The analysis of hazard exposure differences within the same occupations was based on whether studies stratified or matched their results by occupation for men and women, or mentioned in the article. Studies were not limited by language or study design. Results Fifty-eight studies met our inclusion criteria. Of these, 30 studies were on physical hazards, 38 studies on psychosocial hazards, 5 studies on biological hazards, and 17 studies on chemical hazards. The majority of studies reported that men were exposed to noise, vibration, radiation, physical work, biomechanical and chemical hazards; while women were exposed to wet work, bullying and discrimination, work stress, and biological agents. Within the same occupations, men were more likely to be exposed to physical hazards, with the exception of women in healthcare occupations and prolonged standing exposure. Women compared to men in the same occupations were more likely to experience harassment, while men compared to women in the same occupations reported higher stress. Men reported more exposure to hazardous chemicals in the same occupations as women. Conclusions Men and women have different exposures to occupational hazards, and these differences are not solely due to the gendered distribution of the labour foce by occupation. Future research is needed to explain the reasons for sex/gender inequalities and differences in exposures within the same occupations.
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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 | 0,009 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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 ».