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Enregistrement W3214940099 · doi:10.7577/pp.4029

A Gendered Analysis of Work, Stress and Mental Health, Among Professional and Non-Professional Workers

2021· article· en· W3214940099 sur OpenAlexafffundabout
Ivy Lynn Bourgeault, Jungwee Park, Dafna Kohen, Jelena Atanackovic, Yvonne James

Notice bibliographique

RevueProfessions and Professionalism · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueWorkplace Health and Well-being
Établissements canadiensStatistics CanadaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMental healthJob satisfactionPsychologyJob securityOccupational stressBurnoutWork (physics)NursingMedicineClinical psychologySocial psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the differences in mental health experiences of workers in professional and non-professional roles, with a particular focus on the influence of gender. We examine: i) the perceived mental health of a subset of professional workers including accounting, academia, dentistry, medicine, nursing, and teaching, chosen because they represent different gender composition and sectors; and ii) work stress and work absences. Statistical analyses were applied to data from the Canadian Community Health Survey and a related Mental Health and Well-Being survey. Those in the selected professions reported better mental health, higher job satisfaction, and a lower prevalence of mental disorders, but higher self-perceived life and work stress compared to workers in non-professional roles. Workers in these professions reported higher job security and higher job control, but also higher psychological demands. Women in these professions showed significantly higher physical exertion and lower job authority and higher rates of work absences.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,363 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations14
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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