Faible participation des travailleurs immigrants aux mesures de santé et sécurité au travail dans les petites entreprises
Bibliographic record
Abstract
Une analyse de la participation des travailleurs aux mesures préventives a été réalisée dans le cadre d’une étude portant sur la santé et la sécurité au travail (SST) dans les petites entreprises (PE) montréalaises de 10 à 50 employés embauchant des travailleurs immigrants. Comparativement aux travailleurs canadiens d’origine, les travailleurs immigrants bénéficiaient de moins de formations en SST et étaient moins enclins à identifier les risques, à déclarer leurs lésions lorsqu’ils se blessaient et à participer aux enquêtes d’accidents. Plusieurs ne portaient pas d’équipement de protection même si l’employeur en fournissait un. De façon générale, les travailleurs immigrants méconnaissaient leurs droits et leurs obligations en matière de SST. Certaines PE, surtout celles dont les dirigeants étaient diplômés en gestion ou en SST, faisaient des efforts soutenus pour corriger cette méconnaissance par des activités de formation, des systèmes de compagnonnage entre collègues originaires des mêmes pays ou communicant dans la même langue, des actions pertinentes, mais souvent insuffisantes. Les PE qui tentaient de surmonter les écarts de compréhension culturelle et linguistique de la SST étaient plutôt des entreprises hétérogènes sur le plan des origines culturelles et des langues : les dirigeants étaient majoritairement canadiens, alors que les superviseurs et les employés étaient originaires de divers pays. Au contraire, dans les PE homogènes où les dirigeants, les superviseurs et les travailleurs provenaient des mêmes pays d’origine (ex : Liban, Inde, etc.), les problèmes de compréhension des mesures préventives de SST se posaient à tous les niveaux hiérarchiques.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".