Precarização do trabalho e os distúrbios musculoesqueléticos
Bibliographic record
Abstract
O artigo objetiva descrever a dor musculoesquelética como expressão do desequilíbrio entre capacidades humanas e modalidades de organização do trabalho. Através da articulação dos resultados epidemiológicos e da Análise Ergonômica do Trabalho (AET), discute os efeitos da precarização do trabalho, sendo a estratégia de aliar essas duas abordagens metodológicas promissora para o diálogo interdisciplinar. Caracterizaram-se 14 fábricas do ramo plástico da Região Metropolitana de Salvador, através do estudo do funcionamento e da organização da produção e do componente epidemiológico com desenho de corte transversal e uma amostra aleatória de 557 trabalhadores. A AET ocorreu no setor de acabamento de uma das fábricas. Constataram-se alterações na organização da produção que ocorreram à custa da intensificação do trabalho, com aceleração do ritmo dos trabalhadores, ao mesmo tempo em que realizavam tarefas com força, repetitividade e posturas anômalas. O uso excessivo do corpo permitiu entender o surgimento e a manutenção da dor, cujas prevalências revelaram um enorme contingente de trabalhadores obrigado a continuar trabalhando sob as mesmas condições geradoras do seu sofrimento.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".