Les mesures de santé et sécurité au travail auprès des travailleurs étrangers temporaires dans les entreprises saisonnières
Bibliographic record
Abstract
Une analyse des pratiques préventives en santé et sécurité au travail (SST) a été faite dans le cadre d’une étude portant sur les enjeux de gestion ainsi que les conditions de travail et de vie des travailleurs étrangers temporaires (TÉT) employés dans les secteurs de l’horticulture, de la transformation alimentaire et autres secteurs non agricoles. Cette analyse qualitative s’est basée sur deux sources de données. Des entrevues individuelles ont été menées auprès d’employeurs (n = 17), de représentants d’organismes non gouvernementaux (n = 13), de commissions de protection des travailleurs (n = 3) et des représentants gouvernementaux (n = 7). Quatre focus groups ont été réalisés avec des TÉT (n = 31). Selon les répondants, la fréquence des lésions chez les TÉT ne suscite pas de préoccupations particulières, bien que les instances publiques de surveillance de la SST ne soient pas en mesure de documenter la situation des TÉT. Les résultats de l’analyse indiquent que les pratiques préventives de SST sont inégales, allant des pires (résumé en espagnol des consignes inscrites dans le guide des employés) aux meilleures pratiques (vidéos, simulations, formations adaptées en espagnol, pictogrammes) incluant le compagnonnage avec un contremaître hispanophone ou bilingue. Selon les représentants consulaires et syndicaux, deux problèmes de SST méritent une attention particulière : la manipulation des pesticides et les accidents routiers. Plusieurs pratiques de SST auprès des TÉT devraient être améliorées, notamment les formations sur les manipulations sécuritaires des pesticides, pratique qui devrait être imposée à toutes les entreprises, grandes et petites. L’adaptation des mesures de protection de la SST est une obligation morale envers les TÉT qui font partie intégrante de l’économie québécoise.
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 | 0.003 |
| 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) | 0.004 | 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".