Les comités de santé et de sécurité dans les petites entreprises multiethniques de Montréal
Notice bibliographique
Résumé
Il existe une littérature importante sur les comités de santé et de sécurité (CSS) et leur efficacité, toutefois aucune étude ne s’est intéressée aux CSS dans les petites entreprises (PE) multiethniques, et ce, malgré l'importance de ces dernières dans les métropoles comme Montréal. Le présent article traite des facteurs favorisant la présence et le fonctionnement des CSS dans les PE multiethniques de Montréal. Des entrevues auprès des responsables de la SST de 28 PE montréalaises et avec les professionnels de santé au travail qui œuvrent dans ces entreprises ont permis de réaliser cette analyse secondaire, spécifique aux CSS. Notons que ces entrevues ont été réalisées dans le cadre d’une étude sur les stratégies favorables de prise en charge de la santé et sécurité au travail (SST) dans les PE embauchant de façon importante des travailleurs immigrants (Gravel et coll., 2013). Les résultats indiquent que les facteurs favorables à l’implantation et au fonctionnement des CSS sont : la taille de l'entreprise, le secteur d'activité, la présence d'un syndicat, la présence d'arguments favorables à la SST, le type d’entreprise, la présence d’un responsable de la SST occupant une fonction en gestion des ressources humaines ou en SST, détenant une formation universitaire dans un de ces deux champs ou en administration. Deux autres facteurs contribuent également : la formation universitaire du dirigeant et, enfin, l'utilisation des services des acteurs externes en SST. Les résultats mettent en doute la croyance selon laquelle les PE n’ont pas de CSS, surtout celles qui embauchent de façon importante des immigrants. Parmi ces dernières, on observe un phénomène d’homogénéité ethnique au sein de la hiérarchie. Les dirigeants, les superviseurs et les travailleurs sont souvent originaires des mêmes pays. Dans ces entreprises, les CSS sont généralement non paritaires et ont été implantés depuis peu de temps.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».