Le cas de la Société canadienne d'hypothèques et de logement
Bibliographic record
Abstract
Résumé Les problèmes de santé mentale au travail sont croissants et leurs effets négatifs touchent tant les individus que les organisations. Devant un tel enjeu, de nombreux employeurs s’intéressent à des approches de santé et de mieux-être au travail. En prenant appui sur l’expérience menée par la Société canadienne d’hypothèques et de logement (SCHL) au Centre d’affaires du Québec, cet article montre comment il est possible d’implanter une approche de santé et de mieux-être au travail. Après avoir présenté le modèle de santé et de mieux-être adopté au Centre d’affaires du Québec, nous traitons des succès aussi bien dans son implantation que dans ses retombées pour les employés et l’organisation. Puis, nous fondant sur la documentation et sur cette étude de cas, nous formulons cinq recommandations clés pour implanter et gérer une démarche de santé au travail : s’engager de façon authentique, concrète et visible envers la santé et le mieux-être; investir dans des programmes complets, structurés et intégrés de santé et de mieux-être au travail; donner la parole et le pouvoir aux employés en les consultant et en les faisant participer; instaurer dans l’organisation des programmes en matière de santé et de mieux-être; et mesurer l’impact des actions prises dans ce domaine.
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 | 0.005 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.042 | 0.004 |
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".