Notice bibliographique
Résumé
This article analyzes nail technicians' occupational health experiences using body and hazard mapping -a visual, low-cost, and worker-centred approach.Thirty-seven Torontobased nail technicians from predominantly Vietnamese, Chinese, and Korean communities identified various occupational illnesses, injuries, and symptoms on visual representations of human bodies (body mapping) and linked these to their hazard sources in the nail salon (hazard mapping).The impacts identified include musculoskeletal aches and pains, stress and mental health concerns, various symptoms linked to chemical exposure, and concerns about cancer and reproductive health.Rather than a conventional occupational health approach, this work draws on Vanessa Agard-Jones' expansion of the "body burden" as more than the bioaccumulation of chemical agents.As such, this article asserts that nail technicians' body burden encompasses various types of occupational illnesses and injuries.In addition, nail technicians are exposed to broader "toxic" systemic inequities and structural conditions that allow these workplace exposures to occur and persist.By illustrating the embodied and experiential knowledges of nail technicians and contextualizing this lived experience, the body and hazard maps illuminate vast layers of harm -or multiscalar toxicities -borne by nail technicians.Moreover, as a group-based method, body and hazard mapping allow collective reflection and can spur worker mobilization toward safer and fairer nail salons.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,017 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».