Le DIFFICILI condizioni di salute e di sicurezza dei lavoratori atipici in Italia: FRAMMENTAZIONE, atomizzazione e scarse tutele
Bibliographic record
Abstract
SOMMARIO: 1. Introduzione.2. La flessibilità dell'azienda e l'autonomia del lavoratore: due esigenze ancora contrapposte.3. I lavoratori atipici in Italia.4. Le condizioni di lavoro dei lavoratori atipici: alcune ricerche internazionali e italiane.5. La cultura della salute per i lavoratori flessibili: la bassa percezione dei rischi.6.I possibili livelli di sottodenuncia delle malattie professionali e degli infortuni.7. La diseguale distribuzione dei rischi in Italia: la correlazione tra il fenomeno infortunistico e la posizione del lavoratore nel sistema produttivo.8. La crescita del fenomeno infortunistico per i lavoratori atipici: apprendisti, interinali e parasubordinati.9. La legislazione in materia di salute e sicurezza per i lavoratori atipici: nuove prospettive di tutela?10.Conclusioni: la flessibilità delle aziende e quella dei lavoratori, per un nuovo compromesso. RIASSUNTOLo scopo di questo saggio è studiare la flessibilizzazione del mercato del lavoro e la diffusione dei lavori atipici in Europa e in Italia e le loro conseguenze sulle condizioni di salute fisica e psicologica dei lavoratori.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".