Private sector service workers' well-being before and during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Workers attending to the essential functions of society have been most affected by COVID-19, but the well-being of workers outside the health care sector has scarcely been documented. We describe well-being profiles of Finnish blue-collar workers in private sector services and changes in their well-being during the COVID-19 pandemic. Methods Altogether 6345 members of the Service Union United provided cross-sectional pre-COVID data in 2019, and 2702 provided follow-up data on health-related indicators in November 2020. Job industry-specific profiles (retail, hospitality, and property maintenance) and change patterns were analysed. Regression models appropriate for different response types with a random intercept and time component were used. Results Before COVID-19, the well-being profile − food security, body mass index, alcohol use, smoking, and self-perceived health and adequacy of income − was worse among service workers than the population average and it varied by industry sector. During the first year of COVID-19 self-perceived health deteriorated (OR 0.78, 95% CI 0.70–0.87). The proportion of severely food insecure fell from a third to a quarter (OR for improvement 2.66, 95% CI 2.37–2.99). Slight improvements were observed in heavy episodic drinking, smoking, and self-perceived adequacy of income. Employees in property maintenance were the most vulnerable regarding well-being profile and COVID-19-related changes. Conclusion COVID-19 caused divergent changes, including improved food security and deteriorated self-perceived health. Workers with the lowest socioeconomic profile and those facing job uncertainty were the most vulnerable to adverse outcomes. Provision of support to these groups is essential in welfare policy considerations.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».