Could Better‐Quality Employment Improve Population Health? Findings From a Scoping Review of Multi‐Dimensional Employment Quality Research and a Proposed Research Direction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Precarious employment, a specific part of the conceptual spectrum of employment quality (EQ), has been established as an important risk to individual and population health and well-being when compared to a standard employment circumstance. There remains a need, however, to explore whether and how EQ might be used as a tool to not only protect but also advance population health and well-being. METHODS: The purposes of this scoping review were to assess the analytic treatment of the multiple dimensions of EQ and the stances researchers take to characterize the state of knowledge of EQ that supports the idea that better EQ is a health-promoting factor. Quantitative, qualitative, and mixed-methods primary studies that included at least three of the seven conceptually-informed EQ dimensions were eligible. Studies were assessed for EQ dimensions represented, how dimensions were treated analytically, the pathogenic, ambivalent, or salutogenic stances used by investigators, and what each might tell us about how to leverage aspects of better-quality employment to improve population health. RESULTS: A total of 78 studies were included; 54 of these treated EQ dimensions in an interrelated way. Of the analytically interrelated studies, none had an explicit salutogenic stance. Some evidence suggests that a handful of EQ types might present an equal or reduced risk of poor health than the standard employment relationship, frequently used as a historic gold standard. CONCLUSION: Research with a salutogenic stance might build our understanding of whether and how employment could be used to advance our collective well-being.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,085 | 0,221 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».