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Enregistrement W4408683870 · doi:10.1016/j.admp.2025.102835

Entre normes et réalités : une analyse croisée de profils nationaux de SST

2025· article· fr· W4408683870 sur OpenAlexaff
Rim El Kholti, P. Durand, Loubna Tahri, Fadwa Darid, A. El Kholti

Notice bibliographique

RevueArchives des maladies professionnelles et de médecine du travail/Archives des maladies professionnelles et de l'environnement · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Systems and Practices
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les profils nationaux de la santé et la sécurité au travail (SST) sont des outils essentiels pour évaluer la gestion des risques professionnels à l’échelle nationale. Cette étude vise à comparer le profil national de la SST du Maroc à ceux de la Finlande et de la Tunisie. L’étude comparative des profils SST de la Finlande, de la Tunisie et du Maroc, basée sur l’Article 14 de la recommandation 197 de l’OIT, utilise les données disponibles et les estimations calculées à partir des chiffres de la Banque mondiale pour combler les lacunes. Cette méthodologie permet d’évaluer les systèmes nationaux et de formuler des recommandations. L’analyse comparative des profils nationaux de la SST met en évidence des différences significatives entre le Maroc, la Finlande et la Tunisie en termes de législation, de normes de SST, de mécanismes de coordination, de ressources financières et humaines, ainsi que de pratiques de prévention. L’analyse met en lumière les avantages et les défis de chaque profil national de la SST. La Finlande se distingue par son engagement envers la prévention, tandis que la Tunisie offre des avantages pour les organisations locales. Le Maroc a mis en place des dispositions légales pour promouvoir la SST, mais doit relever des défis spécifiques. Les profils nationaux SST du Maroc, de la Finlande et de la Tunisie présentent des différences significatives, mais offrent également des opportunités d’amélioration. Cette analyse contribue à l’avancement des connaissances en matière de SST et fournit des bases solides pour les décideurs politiques et les chercheurs dans le domaine de la santé et de la sécurité au travail. National OSH profiles are essential tools for assessing occupational risk management at the national level. This study aims to compare the national OSH profile of Morocco with those of Finland and Tunisia. The comparative study of the OSH profiles of Finland, Tunisia and Morocco, based on Article 14 of ILO Recommendation 197, uses available data and estimates calculated from World Bank figures to fill gaps. This methodology makes it possible to assess national systems and formulate recommendations. The comparative analysis of the national OSH profiles highlights significant differences between Morocco, Finland and Tunisia in terms of legislation, OSH standards, coordination mechanisms, financial and human resources, as well as prevention practices. The analysis highlights the advantages and challenges of each national OSH profile. Finland stands out for its commitment to prevention, while Tunisia offers advantages for local organizations. Morocco has legal provisions in place to promote OSH but faces specific challenges. The national OSH profiles of Morocco, Finland and Tunisia present significant differences, but also offer opportunities for improvement. This analysis contributes to the advancement of OSH knowledge and provides a solid foundation for policy makers and researchers in the field of occupational health and safety.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0090,006
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0020,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,348 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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