Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This article compares work injury occurrence by occupational category, and examines its relationship with selected factors reflecting work organization and environment. Associations between work injury and socio-demographic and other health-related variables are also considered. DATA SOURCES: Data are from the 2003 Canadian Community Health Survey (cycle 2.1). ANALYTICAL TECHNIQUES: Cross-sectional estimates of the proportion of workers injured on the job were calculated by occupational category, and by selected work-related, personal and socio-demographic characteristics. Multivariate analyses were used to study associations between work injury and job-related factors, while controlling for other influences. MAIN RESULTS: In 2003, an estimated 630,000 Canadian workers experienced at least one activity-limiting occupational injury. Of people in trades, transport and equipment operation, 9% sustained an on-the-job injury, compared with 2% of workers in the "white-collar" sector. Work injury was more common in male (5%) than in female workers (2%). In multivariate analysis, some work-related variables were associated with occupational injury for both sexes: employment in trades, transport and equipment operation, primary industries, and processing, manufacturing and utilities; shift work; and heavy labour. Income under $60,000 and working long hours were associated with injury in men, but not in women. Women reporting their jobs as stressful had higher odds of injury; in men, no association with work stress emerged.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,148 | 0,052 |
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 ».