Les enjeux juridiques et sociaux du recours aux enquêteurs privés pour surveiller les victimes de lésions professionnelles
Bibliographic record
Abstract
Cet article examine le phénomène du recours aux enquêteurs privés dans le contexte des régimes d'indemnisation des victimes de lésions professionnelles. Plusieurs travailleuses et travailleurs accidentés font maintenant l'objet de la surveillance clandestine d'enquêteurs privés qui travaillent pour le compte de leur employeur et, dans certaines provinces, pour l'organisme public chargé d'appliquer la législation en matière d'indemnisation. La vidéo-filature est utilisée non seulement pour déceler des cas de fraude, par exemple lorsqu'un travailleur reçoit des indemnités tout en travaillant clandestinement, mais également pour démontrer que les travailleurs, au cours d'activités de la vie quotidienne, effectuent des mouvements que leur médecin juge incompatibles avec leurs limitations fonctionnelles. Nous examinerons différentes circonstances dans lesquelles la vidéo-filature a été utilisée et nous aborderons les enjeux juridiques et sociaux de l'utilisation de telles techniques dans ces circonstances. Les questions juridiques abordées comprennent les questions relatives au droit à la vie privée garanti par les Chartes et le Code civil du Québec, y compris celles qui sont relatives à l'admissibilité de la preuve, ainsi que les questions relatives à la responsabilité civile des commettants des enquêteurs pour les dommages attribuables aux gestes de l'enquêteur ou à l'existence même de la filature. L'article cible en particulier le droit québécois mais présente également des exemples provenant d'autres provinces. En conclusion, nous croyons pouvoir dire que le recours à de telles techniques dans le contexte d'un régime de sécurité sociale représente non seulement une violation de droits fondamentaux, mais contribue également à la stigmatisation de toute personne accidentée au travail et constitue un obstacle à une réadaptation rapide et efficace de ces justiciables aux prises avec des problèmes de santé.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.010 | 0.056 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.003 | 0.008 |
| 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".