Les inégalités sociales de santé des travailleurs immigrés au Québec victimes de lésions professionnelles
Bibliographic record
Abstract
Deux études sur la santé et sécurité au travail (SST) des immigrés sont retenues pour discuter des inégalités sociales de santé. La première a documenté les parcours d’indemnisation des travailleurs immigrés victimes de lésions professionnelles (n=104). Les résultats indiquent que ces travailleurs doivent surmonter plus d’obstacles que les Canadiens lors des consultations médicales et juridiques, des procédures administratives et lors de la réintégration au travail, un parcours menant souvent au licenciement. La seconde étude était centrée sur l’implantation des mesures de SST dans les petites entreprises (<50 employés) embauchant des immigrés (>25 %). Dans ces entreprises (n=28), les travailleurs immigrés sont moins bien formés à la SST, identifient mal les risques, déclarent peu leurs lésions et participent rarement aux enquêtes d’accident. Certains ne portent pas d’équipement de protection. Les inégalités sociales de santé se manifestent ici par les limitations fonctionnelles du travailleur, son licenciement à la suite d’une lésion et son incapacité à exercer un recours.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| 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".