Self-employment, illness, and the social security system: a qualitative study of the experiences of solo self-employed workers in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Today's labor market has changed over time, shifting from mostly full-time, secured, and standard employment relationships to mostly entrepreneurial and precarious working arrangements. Thus, self-employment (SE) has been growing rapidly in recent decades due to globalization, automation, technological advances, and the recent rise of the 'gig' economy, among other factors. Accordingly, more than 60% of workers worldwide are non-standard and precarious. This precarity profoundly impacts workers' health and well-being, undermining the comprehensiveness of social security systems. This study aims to examine the experiences of self-employed (SE'd) workers on how they are protected with available social security systems following illness, injury, and income reduction or loss. METHODS: Drawing on in-depth interviews with 24 solo SE'd people in Ontario (January - July 2021), thematic analysis was conducted based on participants' narratives of experiences with available security systems following illness or injury. The dataset was analyzed using NVIVO qualitative software to elicit narratives and themes. FINDINGS: Three major themes emerged through the narrative analysis: (i) policy-practice (mis)matching, (ii) compromise for a decent life, and (iii) equity in work and benefits. CONCLUSIONS: Meagre government-provided formal supports may adversely impact the health and wellbeing of self-employed workers. This study points to ways that statutory social protection programs should be decoupled from benefits provided by employers. Instead, government can introduce a comprehensive program that may compensate or protect low-income individuals irrespective of employment status.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,012 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».