Covid-19 and after: About human factors and welfare in shipping
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 crisis locked sea workers on their ships for extended periods. They have been deprived of their right to repatriation or shore leave. Their employment agreements were extended, medical assistance failed, and financial challenges affected them. The crisis revealed the lack of care for seafarers, which may have mid-term and long-term consequences for this population. The study elaborates on 54 in-depth interviews and confirms challenges such as downgraded working conditions, including high work-related stress and few opportunities for recovery, prioritization of commercial interest over well-being, limited or no signs of improvements in seafarers' well-being, and insufficient care for seafarers. Additionally, the data indicates seafarers have been particularly resilient and adaptive during the crisis. However, the absence of care and respect combined with the insufficient recognition of their role after the crisis may seriously augment the intention to quit the occupation. Cooperation between the industry and authorities was deemed insufficient to protect seafarers' well-being and health globally. In conclusion, the COVID-19 crisis revealed the shipping industry's latent deficiencies in caring for seafarers. Interviewees agreed that the future of shipping depends on establishing a culture of care.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».