MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4367852510 · doi:10.21203/rs.3.rs-2878116/v1

Private sector service workers' well-being before and during the COVID-19 pandemic

2023· preprint· en· W4367852510 sur OpenAlexaboutno aff
Maijaliisa Erkkola, Hanna M. Walsh, Тиина Саари, Elviira Lehto, Ossi Rahkonen, Jaakko Nevalainen

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueWorkplace Health and Well-being
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTyösuojelurahastoSuomen Kulttuurirahasto
Mots-clésSocioeconomic statusPrivate sectorBusinessEnvironmental healthPandemicPopulationQuarter (Canadian coin)Tertiary sector of the economyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)SocioeconomicsMedicineDemographic economicsGeographyEconomic growthMarketingEconomicsDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,116
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,359 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueResearch SquareMême sujetWorkplace Health and Well-beingTravaux en français237 207