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Record W2020450530 · doi:10.7202/1026958ar

La négligence criminelle en milieu de travail : pour une application cohérente des nouvelles dispositions du Code criminel

2014· article· fr· W2020450530 on OpenAlexaffvenueabout
Amissi Manirabona

Bibliographic record

VenueRevue générale de droit · 2014
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicOccupational Health and Safety Research
Canadian institutionsMcGill UniversityUniversity of Ottawa
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans cet article, l’auteur se réfère aux tentatives d’application des nouvelles dispositions du Code criminel relativement à l’obligation de ceux qui dirigent l’exécution du travail par autrui, ainsi que les dispositions relatives à la négligence criminelle au sein des organisations. L’auteur relève dans un premier temps que ces nouvelles dispositions du Code criminel comportent un grand potentiel de fonder les accusations de négligence criminelle contre les organisations, ainsi que leurs cadres et agents en matière de santé et sécurité du travail. Cependant, l’auteur constate dans un deuxième temps que malgré l’existence de ces dispositions, la poursuite ne semble pas en profiter pour élargir le cercle des personnes susceptibles d’être poursuivies pour négligence criminelle en milieu de travail. L’auteur est d’avis que compte tenu du sentiment d’intolérance qui anime la société canadienne à l’égard des blessures ou de la mort des travailleurs à la suite de la négligence de leurs employeurs, il serait utile, lorsque les faits s’y prêtent, que la poursuite soit consciente de la nécessité de porter les accusations à l’encontre des organisations et des individus œuvrant pour leur compte afin d’aboutir à un niveau optimal de protection. L’auteur souligne toutefois que malgré la nécessité d’élargir le champ des personnes à poursuivre, les stigmates reliés à une condamnation en vertu du Code criminel exigent que la violation des obligations par celui qui dirige l’exécution du travail soit considérée comme constituant un écart marqué, ou un écart marqué et important (équivalant à une insouciance déréglée ou téméraire à l’égard de la santé ou de la sécurité d’autrui), de la norme de diligence raisonnable.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.013
metaresearch head score (Gemma)0.033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.049
Threshold uncertainty score0.097

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0130.033
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0030.002
Science and technology studies0.0090.036
Scholarly communication0.0120.014
Open science0.0030.010
Research integrity0.0140.016
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

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.

Opus teacher head0.041
GPT teacher head0.373
Teacher spread0.331 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2014
Admission routes3
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