Stress, anxiety, and depression among mining workers: understanding the correlates of mental health and wellbeing
Notice bibliographique
Résumé
Background: Mental health problems are among the leading causes of disability. The consequences of poor mental in the workplace are numerous and well-documented. Despite this, mental health research specific to the mining industry remains scarce, especially in Canada where mining plays a significant economic role. What is more, workers in male-dominated industries have been found to be at greater risk for mood and anxiety disorders, and the limited existing literature depicts higher rates of mental illness among mining workers. This is relevant in Canada because the mining industry is a major employer of Canadians. Objective: Our research team conducted a study at a large mining company in Ontario, Canada to better understand the mental health and wellbeing of their workforce by assessing symptoms of various mental health problems and illnesses, as well as work and non-work-related factors that may be associated with these symptoms. As part of this study, my thesis examines the prevalence of stress, anxiety, and depression symptoms in this sample of Canadian mine workers, as well as the demographic, health-related, psychosocial, and work-related predictors of stress, anxiety, and depression symptoms for these workers. Methods: 2,224 mining workers across 25 worksites at one company in Ontario, Canada completed a self-reported questionnaire. The survey included assessments of symptoms of stress, anxiety, and depression, demographic questions, and assessments of psychosocial and healthrelated factors associated with stress, anxiety, and depression. Results: While stress levels were found to be comparable to the general working population, symptom prevalence of anxiety and depression were greater in this workforce than in the general working population of Canada. Significant correlates of these workers’ mental health and wellbeing were grouped into the following 8 categories: individual characteristics, interpersonal relationships, lifestyle, and the overlap between physical and mental health (see Chapter 6), as well as work schedule and demands, effort-reward imbalance and recognition and reward, job insecurity and job satisfaction, and the physical and psychological work environment (see Chapter 7). Conclusions: Findings are consistent with previous research and confirmed our hypotheses. Recommendations for addressing significant predictors of mental health and wellbeing for these workers are presented in Chapter 8.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».