Prevention of Occupational Diseases in Small and Medium-Sized Manufacturing Enterprises in QUEBEC (CANADA) – Study of Prevention Management Practices
Notice bibliographique
Résumé
Prevention of accidents and occupational diseases plays a major role in the viability of small and medium-sized manufacturing enterprises.However, occupational health and safety conditions in this setting are often precarious compared to large corporations, in which occupational diseases occur eight times less frequently.In a previous study [1], it has been identified, by reviewing the literature, the measures practiced by managers of businesses in this category in the province of Quebec in their efforts to decrease the incidence of occupational diseases.The initial research work reduced these measures to a catalog of elements of management.In the present article, the findings on the application of these elements will be presented, based on a survey of about 400 manufacturing businesses, of which 252 agreed to answer the questionnaire.The present article provides a descriptive statistic from the analysis of the responses.This work allowed to portray the strengths and deficiencies of occupational disease risk management practices in Quebec based on complete and valid responses from 32 small and medium-sized enterprises (SMEs).Overall, this portrayal reflects a serious effort to take up the cause of occupational health and safety in this type of business.It nevertheless reveals room for improvement of the implementation of health and safety risk management systems, and prevention of musculoskeletal diseases and hearing loss, which were found to occur in respectively 63% and 25% of these companies.This work therefore recommends that these diseases be treated as a priority by researchers and expert practitioners of occupational health and safety.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».