The Impact of Violence on Labour Force Participation and Income in Canada: A Cross-sectional Study with Linked Survey and Tax Data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Violence across the life course is a persistent global problem with well-documented health and social consequences. Less is known about its relationship with labour market outcomes in high-income countries with strong social protections, such as Canada. This study examines whether lifetime exposure to physical or sexual violence is associated with labour force participation (LFP), reasons for economic inactivity, sectoral and occupational sorting, and income. Methods We analyzed data from the 2018 Canadian Survey on Safety in Public and Private Spaces (SSPPS), a nationally representative cross-sectional survey linked to 2018 administrative tax records. The analytic sample included working-age adults (18–64) with complete data on violence exposure and labour market outcomes. Lifetime violence exposure captured childhood abuse, adulthood non-partner violence, and intimate partner violence. Outcomes included past-year LFP, part- versus full-time work, employment sector and occupation, and annual personal income. We described labour market patterns by gender and exposure and used inverse probability weighted regression adjustment (IPWRA) to estimate average treatment effects (ATEs) on economic inactivity, using unexposed men as the reference group. Results Nearly 62 percent of respondents reported lifetime violence exposure (64.5 percent of women, 59.1 percent of men). Past-year labour force participation was high (85.9 percent overall) and showed minimal differences by exposure status: 82.0 percent of exposed women versus 80.3 percent of unexposed women, and 90.7 percent of exposed men versus 90.1 percent of unexposed men. IPWRA models indicated that, relative to unexposed men, exposed women had small but statistically significant increases in the probability of health-related inactivity (ATE: 0.009; 95%CI: 0.000-0.017) and early retirement (ATE: 0.015; 95%CI: 0.000 to 0.031), whereas ATEs for exposed men were small and non-significant across all outcomes. Sectoral and occupational distributions differed chiefly by gender; within-gender differences by exposure were limited. Income patterns were inconsistent by exposure status. For example, among women with secondary education or less, exposed women earned markedly less than unexposed women ($34,604 vs. $39,913), while differences among men were smaller and uniformly negative (exposed $74,981 vs. unexposed $75,208). Conclusions In Canada’s welfare-state context, lifetime violence exposure shows limited association with labour force participation but may influence specific pathways into inactivity and sectoral sorting. Longitudinal analyses are needed to clarify longer-term economic impacts.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».