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Enregistrement W4383710220 · doi:10.32687/0869-866x-2023-31-3-428-434

The medical social measurements of conditions of professional activity of vegetable-growers of protected soil

2023· article· en· W4383710220 sur OpenAlexaboutno aff
M E Elyutina, A D Trubetskov, Timur V. Temaev

Notice bibliographique

RevueProblems of Social Hygiene Public Health and History of Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueRegional Economic Development and Innovation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResidenceAgricultureBusinessQuality (philosophy)Quarter (Canadian coin)Affect (linguistics)Professional developmentPublic relationsPsychologyMedicinePolitical scienceMedical educationDemographic economicsGeographyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The working conditions in hothouse farming, medical social possibilities and limitations of prospects of professional longevity affect quality of life of employees and their family members, influencing development of state policy in health care, occupational safety and employment. The article identifies and describes, on the basis of sociological quantitative and qualitative methodology, medical and social problems of modern greenhouse farming. The quality of medical support in this professional field is assessed. The main factors of shortening of length of professional experience are established. The conclusions are made that professional resources of protected soil vegetable-growers are characterized by lacking of special education that to a certain degree is compensated by acquired long-term work experience. The main factors obstructing involvement of employees in this profession are physically hard labor and inconvenient operating conditions. The medical support of professional and labor practices in greenhouse farms is as rule only formal. Prevention and treatment of acquired diseases is implemented mainly in home conditions, in polyclinics of place of residence and in private medical organizations at the employees' own expense. The professional longevity does not cover retirement age by reason of debilitated health because of unhealthy working conditions and wide spectrum of acquired diseases.

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 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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,618
Score d'incertitude au seuil0,497

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,196 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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