Self-employment, work and health: A critical narrative review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Self-employment (SE) is a growing precarious and non-standard work arrangement internationally. Economically advanced countries that favor digital labor markets may be promoting the growth of a demographic of self-employed (SE'd) workers who are exposed to particular occupational diseases, sickness, and injury. However, little is known about how SE'd workers are supported when they are unable to work due to illness, injury, and disability. OBJECTIVE: Our objective was to critically review peer-reviewed literature focusing on advanced economies to understand how SE'd workers navigate, experience, or manage their injuries and illness when unable to work. METHODS: Using a critical interpretive lens, a systematic search was conducted of five databases. The search yielded 18 relevant articles, which were critically examined and synthesized. RESULTS: Five major themes emerged from the review: (i) conceptualizing SE; (ii) double-edged sword; (iii) dynamics of illness, injury, and disability; (iv) formal and informal health management support systems; and (v) occupational health services and rehabilitation. CONCLUSION: We find a lack of research distinguishing the work and health needs of different kinds of SE'd workers, taking into consideration class, gender, sector, and gig workers. Many articles noted poor social security system supports. Drawing on a social justice lens, we argue that SE'd workers make significant contributions to economies and are deserving of support from social security systems when ill or injured.
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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 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».