Additional file 1 of Sociodemographic and occupational factors influencing pregnant workers’ awareness and utilization of the New York City Pregnant Workers Fairness Act
Notice bibliographique
Résumé
Supplementary Material 1: Figure S1. Flowchart illustrating the structure of the questionnaire instrument used to collect data on participants’ awareness and understanding of the PWFA law, as well as accommodations received regardless of PWFA awareness. The questionnaire was set up on REDCap/iPad with branching logics and cannot backtrack after answering a question. Table S1. Results from the count and logit components of the multivariable-adjusted zero-inflated Poisson regression model. The model examines the sociodemographic and occupational factors associated with lacking knowledge of PWFA-eligible accommodations. The dependent variable (outcome) is the number of PWFA-eligible accommodations recognized by a participant (discrete count data, from 0 to 6). The adjusted odds ratio (aOR) from the logit component of the zero-inflated Poisson regression model represents the odds of recognizing zero (none) of the eligible accommodations (i.e., did not recognize any of the six examples of accommodations as PWFA-eligible), compared to the reference group (for categorical predictors) or corresponding to per 1-unit increase in the predictor (for continuous variables such as age). The count component of the model (i.e., Poisson process) derives the effect estimates (β) of the Poisson regression given the outcome is not an excess zero (i.e., recognizing ≥1 PWFA-eligible accommodations); the β estimate represents the change in the expected count of the outcome, compared to the reference group (for categorical predictors) or corresponding to per 1-unit increase in the predictor (for continuous variables). Appendix A - ESPWFA Study Survey (English ver.). English language version of the ESPWFA pilot project pregnancy & work survey.
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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 | 0,002 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,829 | 0,101 |
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 ».