Systematic scoping review of occupational health injuries and illnesses among Indigenous workers
Notice bibliographique
Résumé
Indigenous populations in the USA, Australia, New Zealand (NZ) and Canada total more than 13 million, but continue to be marginalised in their respective regions. The goal of this comprehensive review of all studies evaluating adverse occupational health outcomes among Indigenous populations in these countries was to identify gaps in the literature and future research directions. A systematic scoping review of research published between 1970 and 2020 was undertaken using the methodological framework initially proposed by Arksey and O'Malley. Country, Indigenous participants, study type, exposure, adverse health outcome, occupation and industry were identified for each paper. Of the 1272 research papers identified, only 51 articles met the inclusion criteria of this scoping review. Almost half of the studies (n=24, 47.1%) were published after 2010. Only 13 (25.5%) studies specifically focused on Indigenous persons at the time of the study design, and less than half of the studies (47.1%) included more than 100 Indigenous participants. Most studies used the following general terms without mention of specific indigenous groups: Indigenous (Australia), Māori (NZ), Aboriginal (Canada) and American Indian or Alaskan Native (USA). Only one study acknowledged asking respondents their preferred terminology. Over the past 50 years, there has been a paucity of research directly or indirectly evaluating occupational health outcomes of Indigenous populations in these four countries. There is a need for better sampling strategies and inclusion of demographic questions that capture Indigenous status in surveys, workers' compensation data and other commonly used data sources to develop adequate baseline data for targeted future interventions.
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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 | 0,019 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».