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Enregistrement W6955935696 · doi:10.5878/000433

Working conditions and health at call centres in Sweden

2013· dataset· en· W6955935696 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueSwedish National Data Service · 2013
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensInstitute for Work & Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)Call centreGeneral partnershipOccupational safety and healthPhonePsychosocialWorking populationPopulationHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are a range of problems associated with job on call centres. A range of problems associated with the job have become apparent, with time pressure, performance monitoring via computer, monitoring of phone calls, ergonomic deficiencies and musculoskeletal problems amongst the problems reported. An earlier study of a call centre in Sweden found inadequate working conditions and signs of ill health amongst a high percentage of the population in their 20s who had only been working for 2-3 years. The situation was worse there than amongst older employees in other industries with computer-intensive jobs. Inadequate working conditions and the high incidence of medical complaints amongst young employees may mean that call centres are failing to provide the sustainable work opportunities that many are counting on, e.g. in rural areas. Scientific studies of call centres are few and the state of knowledge of working conditions and health there is deficient. A cross-sectional study into working and health conditions at call centres in Sweden was conducted with the aim of contributing to a sustainable development of call centre work. The project was conducted in partnership with the Ergonomics Programme at the National Institute for Working Life, Occupational Medicine North, Sundsvall Hospital, and the Institute for Psychosocial Factors and Health at the Karolinska Institute. Data were collated at social, corporate and individual level from 15-20 larger call centres with different operating spheres, ownership structures and geographical location. Data were collected on work organisation, content and times, physical and psychosocial working conditions, and health and well-being with the aid of questionnaires, observations, measurements, medical examinations and company registers (including the computerised monitoring system). A total of approximately 1,500 people were included in the study. Models were tried out in order to evaluate the effects of ill health and inadequacies in working conditions at the company's expense.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,370
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,009

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 Opus0,138
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,240 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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