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Enregistrement W1199957367 · doi:10.71781/24350

L’effet d’un programme de santé et de mieux-être en milieu de travail sur les invalidités de courte durée, les accidents du travail et le retour sur investissement

2014· dissertation· fr· W1199957367 sur OpenAlexaboutno aff
Élisa Noiseux-Provençal

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2014
Typedissertation
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueAging, Elder Care, and Social Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ce mémoire vise à étudier l’effet d’un défi santé centré sur la perte de poids, au sein d’un programme de santé et de mieux-être, dans une organisation du Québec, sur les invalidités de courte durée, les accidents du travail et le retour sur investissement qui en résulte. Les analyses quantitatives ont été réalisées à partir d’une base de données existante dans laquelle 1 981 employés ont été retenus dans une grande compagnie canadienne employant plus de 2 400 personnes. Les données ont été analysées sur une période de 15 mois, soit six mois avant l’intervention (période pré-intervention), trois mois durant l’intervention et six mois suivant l’intervention (période post-intervention). Les résultats indiquent que seule la fréquence des accidents du travail est significativement plus importante chez les non-participants lorsqu’on les compare avec les participants dans la période post-intervention. Lorsqu’on compare ces deux groupes entre les périodes pré et post-intervention, on remarque que les résultats des participants sont demeurés stables dans le temps tandis que ceux des non-participants se sont détériorés quant à la fréquence et à la durée des absences reliées à des invalidités de courte durée et à celle des accidents du travail. Aussi, l’âge des participants exerce un effet modérateur sur les accidents du travail puisque les résultats montrent que les participants plus jeunes (18 à 44 ans) obtiennent une fréquence d’accidents du travail inférieure à celle des employés plus âgés (45 ans et plus) du même groupe. Par contre, le genre n’a pas un tel effet de modération. Enfin, le retour sur investissement du programme est estimé à six dollars pour chaque dollar investi. Finalement, les résultats obtenus permettent de montrer aux employeurs qu’investir dans un défi santé centré sur la perte poids génère des effets quantitatifs et qualitatifs positifs importants sur leur main-d’œuvre. Ce programme permet de sensibiliser les employés à bien s’alimenter et à faire de l’activité physique, ce qui favorise l’atteinte d’un poids santé et ainsi de freiner l’augmentation annuelle de l’absentéisme que l’on observe sur le marché du travail.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,132

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,331 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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