Les enjeux juridiques et sociaux du recours aux enquêteurs privés pour surveiller les victimes de lésions professionnelles
Notice bibliographique
Résumé
Cet article examine le phénomène du recours aux enquêteurs privés dans le contexte des régimes d'indemnisation des victimes de lésions professionnelles. Plusieurs travailleuses et travailleurs accidentés font maintenant l'objet de la surveillance clandestine d'enquêteurs privés qui travaillent pour le compte de leur employeur et, dans certaines provinces, pour l'organisme public chargé d'appliquer la législation en matière d'indemnisation. La vidéo-filature est utilisée non seulement pour déceler des cas de fraude, par exemple lorsqu'un travailleur reçoit des indemnités tout en travaillant clandestinement, mais également pour démontrer que les travailleurs, au cours d'activités de la vie quotidienne, effectuent des mouvements que leur médecin juge incompatibles avec leurs limitations fonctionnelles. Nous examinerons différentes circonstances dans lesquelles la vidéo-filature a été utilisée et nous aborderons les enjeux juridiques et sociaux de l'utilisation de telles techniques dans ces circonstances. Les questions juridiques abordées comprennent les questions relatives au droit à la vie privée garanti par les Chartes et le Code civil du Québec, y compris celles qui sont relatives à l'admissibilité de la preuve, ainsi que les questions relatives à la responsabilité civile des commettants des enquêteurs pour les dommages attribuables aux gestes de l'enquêteur ou à l'existence même de la filature. L'article cible en particulier le droit québécois mais présente également des exemples provenant d'autres provinces. En conclusion, nous croyons pouvoir dire que le recours à de telles techniques dans le contexte d'un régime de sécurité sociale représente non seulement une violation de droits fondamentaux, mais contribue également à la stigmatisation de toute personne accidentée au travail et constitue un obstacle à une réadaptation rapide et efficace de ces justiciables aux prises avec des problèmes de santé.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».