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Enregistrement W4406877205 · doi:10.1177/10482911241312387

Claim Suppression of Occupational Injuries and Illnesses Among Precariously Employed Immigrant Workers in Ontario

2025· article· en· W4406877205 sur OpenAlexafffundabout
Stéphanie Premji, Momtaz Begum, Kishower Laila

Notice bibliographique

RevueNEW SOLUTIONS A Journal of Environmental and Occupational Health Policy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaGovernment of Canada
Mots-clésLegislationLegislatureWorkers' compensationConceptualizationContext (archaeology)Psychological interventionQualitative researchImmigrationOccupational safety and healthPolitical scienceScope (computer science)EnforcementCompensation (psychology)Public relationsCriminologyMedicineLawPsychologySociologySocial psychologyNursingGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Employers sometimes hinder the appropriate reporting of claims to workers' compensation, a phenomenon termed claim suppression. While the magnitude of claim suppression is difficult to quantify, various reports have identified it as a significant concern. In response, several Canadian jurisdictions, such as Ontario in 2015, introduced legislation addressing claim suppression. This article first discusses the legislative and policy context that influences claim suppression in Ontario, including concerns concerning the scope, interpretation, and enforcement of the law. It then presents qualitative findings from a community-based study with members of the Toronto Bangladeshi immigrant community that documented varied forms of employer claim suppression in precarious work, as well as facilitators of claim suppression within the workers' compensation and health care systems. Our findings and those of other research suggest that the scope of claim suppression is broader than that contemplated by the legislation. Our article proposes recommendations for the conceptualization of claim suppression and for legislation, policies, practices, and interventions that are grounded in workers' lived experiences.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,374 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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