Prévention de la désinsertion professionnelle et retour au travail
Notice bibliographique
Résumé
Contexte En France, le retour au travail (RaT) et le maintien en emploi après un long arrêt maladie sont des enjeux cruciaux pour les risques de désinsertion professionnelle significatifs après une reprise. La désinsertion professionnelle, influencée par divers facteurs liés au travail et à la santé, nécessite une sensibilisation, une prévention et un accompagnement adaptés pour le maintien au travail. L’existence de divers acteurs pour soutenir cette démarche complique l’accès aux dispositifs disponibles, d’où la nécessité d’une coordination. La Loi santé au travail du 2 août 2021 impose aux services de prévention et de santé au travail (SPST) la création de cellules de prévention de la désinsertion professionnelle (PDP) qui ont notamment pour mission la coordination des actions d’accompagnement du RaT auprès des acteurs. Objectif Cette recherche exploratoire retient le cas d’une cellule PDP développée au sein d’un SPST rural et s’intéresse au processus de coconstruction d’une collaboration pluripartenariale et d’accompagnement du RaT entre un SPST, l’Assurance Maladie et un prestataire spécialisé dans le maintien en emploi des travailleurs en situation de handicap. Notre contribution vise à décrire comment se développe le processus de collaboration pluripartenariale entre ces acteurs et quels rôles jouent les facteurs organisationnels et les représentations de la désinsertion professionnelle propres à chaque professionnel dans le développement de cette collaboration. Méthode La méthodologie de recherche qualitative s’appuie sur l’observation de réunions et l’accomplissement d’une tâche d’association verbale auprès des différents acteurs. L’objectif est d’identifier les leviers et freins à la collaboration, ainsi que d’analyser les perceptions des partenaires. Résultats L’analyse des échanges a identifié des leviers (échange, coordination, complémentarité) et des freins (mode de fonctionnement, rôle, charge de travail). Les leviers favorisent une meilleure qualité des échanges et une structuration des actions, tandis que les freins sont liés à des problèmes de disponibilité et d’écart entre le prescrit et le réel en raison de contraintes administratives et de ressources humaines. La coconstruction d’un outil de collaboration a facilité les interactions entre les partenaires, la prise de décision des acteurs et amélioré l’efficience du RaT. Les résultats montrent que la collaboration nécessite une clarification des rôles et des attentes de chacun sur la durée. Les représentations de la désinsertion professionnelle montrent des points communs et des divergences entre les différents acteurs. Même si l’accompagnement semble être un élément central de la représentation de la désinsertion professionnelle, d’autres éléments rendent davantage compte d’une variabilité interprofessionnelle. Conclusion Ces travaux soulignent l’importance d’un temps nécessaire pour permettre l’interconnaissance des rôles et des représentations dans le développement du collectif de travail, essentiel pour pérenniser cette collaboration pluripartenariale. La coconstruction d’un outil s’avère être un levier important pour instaurer une collaboration efficace où la collaboration s’est construite dans un espace de représentations « partagées » plutôt que « communes ».
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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 | 0,009 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,004 |
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 ».