Bibliographic record
Abstract
We bestuderen de jobkwaliteit in België aan de hand van data van de Europese enquête naar de arbeidsomstandigheden (EWCS), uitgevoerd in 2021. Het onderzoek is opgedeeld in twee delen. In het eerste deel wordt een conceptueel kader uitgewerkt en wordt de situatie in 2021 en de evolutie van jobkwaliteit doorheen de tijd beschreven, inclusief de veranderende inhoud van taken binnen beroepen. Hiernaast wordt in dit deel de impact van de COVID-19-pandemie op de jobkwaliteit besproken. In het tweede deel van de studie worden verschillende thematische hoofdstukken uitgewerkt die dieper ingaan op specifieke aspecten van jobkwaliteit. Deze hoofdstukken behandelen onder andere de gevolgen van werk op gezondheid en welzijn, met name wat betreft de link tussen uitputting en bevlogenheid. Verder worden de prevalentie en evolutie van psychosociale risico’s en musculoskeletale aandoeningen op de werkvloer behandeld, evenals de uitdagingen rond de duurzame inzetbaarheid van oudere werknemers. Daarnaast wordt de problematiek van jobonzekerheid belicht, samen met de meest kwetsbare groepen van werknemers in België. In elk hoofdstuk wordt aandacht besteed aan verschillen tussen sectoren, beroepen en werknemers en de impact van de COVID-19-pandemie op de Belgische arbeidsmarkt.
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.003 |
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".