Hidden costs, hidden lives: Financial effects of fatal work injuries on families
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although workplace death is known to have profound social and psychological effects on families, the economic consequences have not been explored. This pioneering study investigated families’ financial situations following fatal workplace injuries. An online survey explored the impact of post-death financial change on 142 participants from Australia, Canada, the USA, and the UK using a scale from the economic strain model. Half of the participants experienced financial loss, and the proportion struggling financially increased from 24% to 62% after the death. Workers’ compensation claims were made by 74% of participants, but they reported problems with delays, levels of entitlement, and satisfaction with the scheme. Other key sources of assistance were family and friends or support groups and services. Participants who were older, next-of-kin, and partner/spouses were significantly more likely to experience financial loss as were those whose deceased relative worked 51+ hours per week, possibly because the deceased was self-employed or worked significant overtime not covered by compensation settlements. Those experiencing financial loss sought short- and long-term financial help, accessed social security, re-entered the workforce, acquired mental disorders, and experienced declines in physical health, at significantly higher rates than participants without financial loss, and their children developed mental health problems significantly more often. Findings highlight the detrimental, and potentially intergenerational, effects of financial loss on the health and wellbeing of families bereaved by traumatic workplace deaths. Policy issues flowing from the results are discussed, including how this informs wider debates on refashioning regulatory protection.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle