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近日,上海25岁女硕士被疑"过劳死"事件引起社会各界广泛关注,网络上关于过劳死、压力大、心理健康的帖子、视频、微博、专题一时间如开闸洪水再次倾泻而出,点击量和回复量惊人,抗压力、防过劳话题再次引发热议. 相似文献
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近日,上海25岁女硕士被疑“过劳死”事件引起社会各界广泛关注,网络上关于过劳死、压力大、心理健康的帖子、视频、微博、专题一时间如开闸洪水再次倾泻而出,点击量和回复量惊人,抗压力、防过劳话题再次引发热议。2010年底,在上海社会科学院亚健康研究中心举办的“过劳死”问题学术研讨会上, 相似文献
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<正>每年过劳死60万人,过度加班成首要原因。据中国之声《全国新闻联播》报道,统计资料显示,巨大的工作压力导致我国每年"过劳死"的人数达60万人,这也让我国成为"过劳死"第一大国,而过度加班可能是导致"过劳死"的首要原因。据资料显示,我国目前"过劳死"的威胁对象已从体力劳动者转向脑力劳动者,呈年轻化趋势。而且这不是IT行业独有的现象,像广告、媒体、医疗及金融等行业都需要警惕。 相似文献
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"过劳死"在许多发达国家被称为职业病,与长期超时工作有着非常直接的关系,通常发生在每天工作10个小时以上的,如从事企业、艺术、医疗、IT、新闻、科研等行业的高端人群中。 相似文献
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员工"过劳死"难被认定工伤。法官建议——"过劳死"入法,归为职业病今年5月14日,年仅22岁的艾薇微(艺名)因长期通宵工作,积劳成疾,患上"急性混合细胞白血病"不幸去世。员工"过劳死"事件再次引发关注。 相似文献
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<正>年轻鲜活的生命逝去再次引发人们对"过劳死"的关注:25岁的普华永道女员工潘洁的离去让人唏嘘不已,其生前发的微博"我想睡觉"、"各个都说,别干了"等,更是惹来众多关于"工作与身体"的热议。事实上,近来众多关于"过劳死"的消息,在诱发职场人士重新思考人生的同时,也再次让众多白领关注"过劳死"的种种症状。日前,调查结果显示,近七成参与调查者担心过"过劳死"的悲剧会降临到自己身上。 相似文献
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近年来,国内IT行业“英年早逝”的事件在各地屡有发生,如年仅25岁的深圳华为某研发工程师在连续加班之后突发疾病不治身亡、32岁的中兴通讯某工程师在出差进行“电信日”重点设备保障工作时突然死亡、戴尔公司中国总部某员工的死亡等等。当前,“过劳死”呈现出向IT高科技领域、“白领”阶层蔓延之势,直接威胁到所有处于高节奏、高压力状态下的中青年劳动者的身体健康和生命安全。 相似文献
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“过劳死”在许多发达国家袱称为职业病.与长期超时工作有看非常直接的关系.通常发生在每天工作10个小时以上的,如从事企业、艺术、医疗、IT、新闻、科研等行业的高端人群中。 相似文献
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<正>"过劳死"一词最早源于日本,指劳动过程中由于沉重的身体、心理负荷导致疲劳的不断累积,造成原有的高血压或心脑血管等疾病恶化,出现急性循环器官障碍并最终导致死亡。近些年来,"过劳死"报道屡屡见诸报端。2015年3月,深圳36岁的IT男张斌,被发现猝死在酒店马桶上。凌晨1点,他还发了最后一封工作邮件。据悉,为赶项目,他常常加班到早上五六点,又接着上班。去世前一天,他跟妈妈说 相似文献
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<正>猝死于公司租住的酒店马桶上,死亡的当天凌晨还发出一封工作邮件……清明节前所发生的这一幕,所刺痛的恐怕不只是死者的家人。于一个快速运转的社会,这样一场猝不及防的死亡,想必会撩拨不少人心中那根敏感的神经。如果从相关统计数据看,这一现象或许比我们不时在新闻中看见的极端案例要普遍得多。早在2012年,就有调查显示,中国已超越日本成为"过劳死"大国——巨大的工作压力导致我国每年过劳死亡的人数达60万人。而有关医学调查也表明,我国的亚健康人群比例高达70%。面对就发生在身边的过劳死,旁观者第一时间或许会下意识地反思自己的工作、生活方式,但从一个长远 相似文献
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最近,一则“普华永道美女硕士过劳死”的微博引起媒体关注。据工人日报报道,目前我国大城市白领近六成处于“过劳”状态。在网络搜索中,关于过劳死的新闻则数以十万计。 相似文献
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年轻鲜活的生命逝去再次引发人们对“过劳死”的关注:25岁的普华永道女员工潘洁的离去让人唏嘘不已,其生前发的微博“我想睡觉”、“各个都说,别干了”等,更是惹来众多关于“工作与身体”的热议。 相似文献
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司机“过劳死”,是指司机过于劳累而导致突然间死亡。如果“过劳死”不在驾车过程中发生,问题不算太大,死的是他一个人;如果是在驾车过程中“过劳死”,那就可怕了,恐怕要涉及到几个人甚至几十个人的生命安全。 相似文献
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司机“过劳死”,是指司机过于劳累而导致突然间死亡。如果“过劳死”不在驾车过程中发生,问题不算太大,死的是他一个人;如果是在驾车过程中“过劳死”,那就可怕了,恐怕要涉及到几个人甚至几十个人的生命安全。 相似文献
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为探寻驾驶员因素和时间因素对城市道路机动车交通违法间隔时间的影响,收集机动车驾驶员交通违法的间隔时间和驾驶员年龄、累计积分等数据,清洗后得到包含10个影响因素的基础数据;基于生存分析算法,采用Cox比例风险回归模型,从各变量对再次发生交通违法间隔时间的影响方面,研究驾驶员交通违法的间隔时间差异,以及影响驾驶员发生再次违法的关键因素。结果表明:交通违法时间间隔受年龄、累计积分、月份3个因素显著影响;33~44岁的驾驶者再次违法率最大,大于60岁的驾驶者再次违法率最小;驾驶员累计积分与生存曲线陡峭程度为正相关关系,累计积分与驾驶者再次违法率为正相关关系;相同间隔时间下,11月生存率最高,1月生存率最短。 相似文献