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Enregistrement W4382141585 · doi:10.1590/s0104-12902023220528en

“We are invisible to society”: impacts of working conditions on food delivery workers’ health and quality of life during the COVID-19 pandemic

2023· article· en· W4382141585 sur OpenAlex
Vanessa Daufenback, Cláudia Maria Bógus, Cecília Rocha, Esther Amorim Ribeiro

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSaúde e Sociedade · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Economy and Work Transformation
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicUnemploymentBusinessWork (physics)Quality of life (healthcare)CuritibaCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Environmental healthEconomic growthMedicineEconomicsNursingEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The COVID-19 pandemic aggravated the scenario of low income, hunger, unemployment, and informality generated by the 2017 Labor Reform and the dismantling of social policies, leading many workers to enter the food delivery business that misses labor rights or protection. Thus, this study aimed at investigating how such working conditions impacted food delivery workers’ health and quality of life in Curitiba, Brazil, during the pandemic according to delivery categories. Field research, based on saturation of discourse, was conducted in 10 delivery points using a semi-structured instrument. Despite mentioning several negative aspects regarding working conditions, most delivery workers perceived a positive quality of life, mainly associated with the possibility of work and financial return. App-based delivery workers felt more intensely the negative impacts on health and quality of life. These findings point to the need for further discussions on how these new contemporary and precarious labor arrangements impact occupational health in different contexts and categories.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,295
Score d'incertitude au seuil0,577

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,150
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,214 · 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