Le harcèlement psychologique au travail : portrait des recours juridiques au Québec et des décisions rendues par la Commission des lésions professionnelles
Bibliographic record
Abstract
Cet article examine la nouvelle législation québécoise qui instaure le droit à un milieu de travail exempt de harcèlement psychologique et de nouveaux recours pour les victimes de harcèlement. Après avoir examiné la portée de cette nouvelle législation, on présentera les résultats d’une étude de la jurisprudence de la Commission des lésions professionnelles (CLP) portant sur des réclamations pour les lésions psychiques reliées au harcèlement psychologique. Toutes les décisions rendues entre 1998 et 2002 ont été analysées (N =108). Dans 29,6 % des cas, la CLP a accepté la réclamation pour lésion professionnelle, alors qu’elle accepte à ce titre 52 % des lésions psychiques attribuables à d’autres formes de stress au travail. Même si le taux d’acceptation des lésions psychiques attribuables au harcèlement psychologique n’est pas élevé, il est nettement supérieur au taux d’acceptation des mêmes réclamations par la Commission de la santé et de la sécurité du travail (CSST) (2,8 % par l’agent). Étant donné que la nouvelle législation en matière de harcèlement psychologique limite le pouvoir d’octroyer des dommages-intérêts lorsque le harcèlement psychologique a entraîné une lésion professionnelle, l’auteur conclut cet article en souhaitant que la nouvelle loi puisse atteindre ses objectifs sans que la santé mentale des victimes se retrouve au cœur des litiges.
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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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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.
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".