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Enregistrement W2789964452 · doi:10.7202/1043836ar

La mise en oeuvre de la Loi sur les normes du travail : étude empirique d’un modèle singulier d’inspection du travail

2018· article· fr· W2789964452 sur OpenAlexaffvenueabout
Dalia Gesualdi‐Fecteau, Guylaine Vallée

Notice bibliographique

RevueRevue multidisciplinaire sur l emploi le syndicalisme et le travail · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’inspection du travail a pour mission, dans plusieurs systèmes nationaux, d’assurer l’application des dispositions légales relatives aux conditions de travail et à la protection des travailleurs. Au Québec, l’inspection en matière de normes du travail est confiée à un organisme administratif qui possède un large éventail de moyens d’intervention pour réaliser cette mission. Après avoir présenté la genèse et les caractéristiques de ce modèle d’inspection du travail, l’article examine, à l’aide de deux études empiriques menées entre 2012 et 2015, comment cet organisme administratif [la Commission des normes du travail, au moment de la réalisation de ces études] utilise concrètement ses moyens d’intervention. Les résultats montrent qu’outre les caractéristiques institutionnelles de l’organisme chargé de l’inspection du travail (notamment son autonomie et son expertise spécialisée), des facteurs organisationnels liés à son fonctionnement interne ont des effets réels dans la réalisation de son mandat. Ainsi, les moyens d’intervention que ses agents, notamment les inspecteurs-enquêteurs, choisissent de mobiliser, la reconnaissance et l’encadrement de leur rôle au sein de l’organisation et les ressources dont ils disposent ont un impact direct sur la manière dont les normes du travail sont appliquées. Ces facteurs sont particulièrement utiles dans l’analyse des impacts que pourraient avoir les changements organisationnels engendrés par la création de la Commission des normes, de l’équité, de la santé et de la sécurité du travail (CNESST) le 1er janvier 2016.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,068
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 enseignants0,346
Score d'incertitude au seuil0,688

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,068
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0030,011
Communication savante0,0120,007
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,315 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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