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Enregistrement W4396737878 · doi:10.1177/01171968241245731

Precariousness and vulnerability: Seafarers in the COVID-19 pandemic

2024· article· en· W4396737878 sur OpenAlexafffund
Desai Shan, Cory Ochs, Sriram Rajagopal, Hugo Andres Rojas Aldieri, Pengfei Zhang

Notice bibliographique

RevueAsian and Pacific migration journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMaritime Navigation and Safety
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesInstitute of Population and Public HealthCanadian Institutes of Health ResearchNational Social Science Fund of ChinaNational Office for Philosophy and Social SciencesMemorial University of Newfoundland
Mots-clésPandemicVulnerability (computing)Work (physics)Political scienceCrewVulnerability assessmentCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Economic growthBusinessGeographyEngineeringEconomicsMedicineComputer securityNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic significantly affected the world and work in particular, but its effects on the labor market were not evenly distributed. Seafarers, who are essential workers engaging in international maritime transport, encountered exacerbated challenges to labor conditions at sea during the pandemic. Notably, the inability to conduct crew changes violated their right to rest, increasing the risk of fatigue-related safety accidents at sea. Additionally, the precarious nature of maritime employment relationships delayed seafarers waiting to enlist on the vessels, creating extended financial hardship ashore. Socio-legal analysis revealed how the pandemic, related public health measures and precarious employment heightened the vulnerability of seafarers during the pandemic. Applying the Pressure, Disorganization and Regulatory Failure model and supported by qualitative data collected through a policy review, media coverage analysis and semi-structured interviews, we identified how seafarers’ health and safety rights were significantly compromised during the pandemic. Even though various initiatives were raised by international governmental and non-governmental organizations to address the “humanitarian crisis” at sea, maritime labor regulatory failures were not effectively addressed throughout the multiple waves of the pandemic.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,737
Score d'incertitude au seuil0,257

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,249 · 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'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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