Fast-Food Frontline: COVID-19 and Working Conditions in Los Angeles 
Notice bibliographique
Résumé
The fast-food sector is an integral part of the food sector in Los Angeles, employing 150,000 Angelenos in 2019 and comprising over a third of Los Angeles’s restaurant workers. Fast-Food Frontline: COVID-19 and Working Conditions in Los Angeles is based on 417 surveys and fifteen in-depth interviews with non-managerial fast-food workers in Los Angeles County conducted between June and October 2021. The study finds that fast-food workers in Los Angeles County are at higher risk of contracting COVID-19, in addition to facing difficult work conditions that became more acute during the pandemic. The report provides an in-depth portrait of COVID-19 safety compliance through the lens of fast-food workers themselves, the vast majority of whom are women and workers of color. Among other findings, the report finds that nearly a quarter of fast-food workers contracted COVID-19 in the last eighteen months, and less than half were notified by their employers after they had been exposed to COVID-19. Further, almost two-thirds of workers have experienced wage theft, and well over half have faced health and safety hazards on the job, amounting to injuries for 43% of workers. Researchers emphasize the urgency of implementing public policy solutions that are tailored to fast-food workers’ needs and strengthen fast-food workers’ voice in their industry.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,106 | 0,013 |
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 ».