The Epidemiology of Young People’s Work and Experiences of Violence in Nine Countries: Evidence from the Violence against Children Surveys
Notice bibliographique
Résumé
Globally, 497 million young people (15-24 years) are in the labour force. The current research on work and violence indicates reciprocal links across the life course. This study draws on data from 35,723 young people aged 13-24 years in the Violence Against Children Surveys (VACS) in nine countries to describe the epidemiology of work in order to explore associations between (1) current work and violence and (2) childhood violence and work in a hazardous site in young adulthood. The prevalence of past-year work among 13-24-year-olds was highest in Malawi: 82.4% among young men and 79.7% among young women. In most countries, young women were more likely to be working in family or domestic dwellings (range: 23.5-60.6%) compared to men (range: 8.0-39.0%), while men were more likely to be working on a farm. Work in a hazardous site was higher among young men compared to women in every country. Among children aged 13-17 years, we found significant positive associations between past-year work and violence among girls in three countries (aORs between 2.14 and 3.07) and boys in five countries (aORs 1.52 to 3.06). Among young people aged 18-24 years, we found significant positive associations among young women in five countries (aORs 1.46 to 2.61) and among young men in one country (aOR 2.62). Associations between childhood violence and past-year work in a hazardous site among 18-24-year-olds were significant in one country among girls and in three countries among boys. Continued efforts are needed to prevent hazardous work, improve work environments, and integrate violence prevention efforts into workplaces.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».