Étudier et travailler en région à 18 ans : quels sont les risques de SST? Une étude exploratoire
Notice bibliographique
Résumé
Le taux d’activité des jeunes travailleurs a augmenté de façon importante au cours des dernières années passant de 58 % en 1998 à 66 % en 2002 (Gervais et coll., 2006). Il rejoint ainsi le taux d’activité de la population totale. Depuis une vingtaine d’années, plusieurs études ont mis en évidence le fait que les jeunes de moins de 25 ans se blessent très souvent au travail, faisant de cette situation une préoccupation de santé publique tant au Canada qu’aux États-Unis et en Europe (Brooks et coll., 1993; Layne et co ll., 1994; Millar, 1995; Hendricks et Layne, 1999; Dupré, 2001). Depuis 2002, une enquête longitudinale sur les habitudes de vie des jeunes est menée au Saguenay–Lac-Saint-Jean par le Groupe ÉCOBES. Dans le cadre de la programmation thématique de recherche portant sur les jeunes et la SST, les chercheurs de l’IRSST ont saisi l’occasion de prendre part au troisième temps de collecte de données de l’enquête du Groupe ÉCOBES par l’ajout de questions portant sur les conditions de SST, les contraintes de travail, les accidents et les TMS. Quatre cent treize (413) jeunes âgés de 17 ou 18 ans ont répondu au questionnaire. Les résultats ici présentés portent plus précisément sur les 229 jeunes qui détenaient au moins un emploi, dont 208 étudiants-travailleurs. Cette étude exploratoire a permis de dresser un portrait des caractéristiques des emplois occupés par les jeunes, des contraintes organisationnelles et physiques auxquelles ils sont exposés lors de leur travail, de l’importance des TMS et de la fatigue. Aussi, plusieurs des cumuls auxquels les jeunes sont exposés ont été documentés, notamment le cumul études-travail, le cumul de douleurs et le cumul de contraintes physiques de travail. En outre, la description de 33 accidents de travail a permis d’établir des scénarios types d’accidents afin d’illustrer et de mieux comprendre les circonstances entourant les accidents rapportés par les jeunes. Finalement, une première estimation du phénomène de sous-déclaration des accidents de travail chez les jeunes est proposée.
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 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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».