Mieux vaut prévenir que guérir : développement d’une trousse d’outils en santé et sécurité du travail (SST) pour les nouveaux immigrants qui utilisent les services d’établissement en Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Par rapport aux autres travailleurs, les immigrants fraîchement arrivés en Ontario courent davantage le risque d’occuper des emplois dangereux pour la santé et la sécurité au travail (SST), d’être victimes d’accidents de travail et de ne recevoir aucune d’indemnisation après une blessure. En dépit de ces statistiques, les renseignements fournis aux nouveaux arrivants demeurent souvent informels et fragmentaires. Dans cet article, nous étudions la développement d’un outil pour diffuser l’information sur la SST et l’indemnisation des accidents de travail aux nouveaux arrivants ayant recours aux services d’établissement. S’il est vrai que les employeurs et les organismes de réglementation ont une part de responsabilité dans la SST, les nouveaux arrivants doivent disposer des ressources pour se protéger de risques en milieu de travail, savoir quoi faire en cas d’accident ou de blessure et comment accéder aux divers services et soutiens. En nous appuyant sur les recherches antérieures, nous avons effectué une recension nationale des ressources en sécurité destinées aux nouveaux arrivants qui se joignent à la population active canadienne. Ensuite, en collaboration avec un comité consultatif, nous avons mis au point une trousse d’information sur les principaux éléments de SST et du système d’indemnisation des travailleurs en Ontario. Une fois la trousse terminée, des conseillers et de nouveaux immigrants-apprenants venant d’un grand organisme d’établissement de Toronto ont formé des groupes de discussions et fourni leurs impressions communiqué leurs observations sur les outils de la trousse.Nous étudierons décrivons le processus d’élaboration de la trousse et la rétroaction des groupes de discussions. Tous les participants aux groupes de discussion étaient d’accord pour affirmer que l’information de la trousse importait en vue de préparer les nouveaux arrivants à se joindre à la population active : plusieurs ont cependant souligné que l’information devrait se conjuguer à un effort des efforts pour renseigner également les employeurs et les inciter à se conformer aux règlements. Les conseillers en établissement, quant à eux, ont fait valoir que le manque de temps et de connaissances sur la SST et l’indemnisation des travailleurs faisait obstacle à la diffusion de l’information. Les groupes ont tous deux convenu que la trousse devrait également contenir un volet sur les problèmes de santé mentale au travail et être conçue pour intégrer des discussions en classe, des exercices et des questions. Les conseillers en établissement souhaitaient des recommandations sur la façon d’aborder les questions et les problèmes épineux soulevés par que soulèveraient les divers sujets abordés. La trousse pourrait améliorer les services offerts aux nouveaux arrivants et aider ces derniers à accroître leurs connaissances en matière de la santé et la santé et de la sécurité du travail avant qu’un problème ou qu’un accident ne survienne. CesLes connaissances acquises pourraient permettre de réduire le risque d’accidents ou de blessures et favoriseraient ainsi des retombées positives sur pour la santé, l’économie et la société. Nous concluons l’article par l’examen d’activités de diffusion possibles et de recommandations de pistes à poursuivre dans le domaine.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».