O1E.4 Electronic waste recycling in québec, canada: hiring practices and occupational health and safety management
Notice bibliographique
Résumé
Background and objective Electronic waste recycling (e-recycling) has received little attention from an occupational health and safety (OHS) perspective. Our objective was to describe hiring and OHS management practices in a sample of formal e-recycling facilities. Methods Within a cross-sectional study of exposure of e-recycling workers to various contaminants, we conducted semi-structured face-to-face interviews with a sample of 26 workers and 6 managers, employed in four companies. Thematic analyses, followed by a matrix analysis based on the companies’ missions were conducted on the recorded interviews. Results Three companies are small enterprises: one receives young offenders/ex-prisoners for up to six months of vocational internships; another is a private company recruiting its workforce through governmental programs integrating people with chronic health problems; the third, a family business, mainly employs workers within neighbouring communities. Lastly, a medium-sized unionized company recruits its employees through staffing agencies, offering permanent jobs to the best candidates after a three-month trial period. Most participants were male, aged between 20–50 years old, and had not completed high school, except for a few recent immigrants with graduate degrees. Regarding occupational hazards in their workplace, 40% of interviewees reported chemicals, 31% mentioned the danger of being struck by lift trucks, and less than 25% identified toxic vapours, inappropriate protective personal equipments (PPEs), cuts, dusts, musculoskeletal or back pain. Some workers expressed concern about the pace of work (and resulting stress), which they identified as an injury risk factor. None of the participants received any mentoring upon entering the job. Agency workers had inferior wages and did not have access to the same OHS preventive practices or PPEs as regular workers. Conclusions In our sample, OHS management practices varied according to the employment relationship, although workers are exposed to similar working conditions. Working conditions in the growing e-recycling industry need our attention.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».