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Record W2049443262 · doi:10.3138/cjccj.47.1.127

Les enjeux juridiques et sociaux du recours aux enquêteurs privés pour surveiller les victimes de lésions professionnelles

2005· article· fr· W2049443262 on OpenAlexaffvenueabout
Katherine Lippel

Bibliographic record

VenueCanadian Journal of Criminology and Criminal Justice/La Revue canadienne de criminologie et de justice pénale · 2005
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicMedical Malpractice and Liability Issues
Canadian institutionsUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 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)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.957
Threshold uncertainty score0.085

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.021
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0160.008
Scholarly communication0.0050.004
Open science0.0010.005
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0120.002

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 head0.237
GPT teacher head0.434
Teacher spread0.198 · 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 designQualitative
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

Citations4
Published2005
Admission routes3
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