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Record W2278731715 · doi:10.71781/745

Effets des changements climatiques sur la santé et la sécurité des travailleurs au Québec

2014· dissertation· fr· W2278731715 on OpenAlexfundaboutno aff
Ariane Adam-Poupart

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2014
Typedissertation
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicClimate Change and Health Impacts
Canadian institutionsnot available
FundersFonds de Recherche du Québec - SantéInstitut de Recherche Robert-Sauvé en Santé et en Sécurité du Travail
KeywordsPolitical scienceEnvironmental scienceGeography

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les impacts des changements climatiques sur la population sont nombreux et ont été relativement bien documentés, ce qui n’est pas le cas de ces impacts sur la santé et la sécurité des travailleurs. L’objectif de cette thèse est de documenter les effets négatifs des changements climatiques sur la santé et la sécurité des travailleurs dans une région d’un pays industrialisé à climat tempéré, comme le Québec. Pour y arriver, deux approches ont été utilisées : a) les dangers et les effets sanitaires ont été identifiés par une revue de la littérature validée par des experts nationaux et internationaux, et des priorités de recherche ont été établies à l’aide d’une méthode de consultation itérative, b) des modèles statistiques, utiles à l’estimation des impacts sanitaires des changements climatiques, ont été développés pour apprécier les associations entre la survenue de lésions professionnelles et l’exposition des travailleurs aux chaleurs estivales et à l’ozone troposphérique, deux problématiques préoccupantes pour le Québec. Le bilan des connaissances a mis en évidence cinq catégories de dangers pouvant affecter directement ou indirectement la santé et la sécurité des travailleurs au Québec (vagues de chaleur, polluants de l’air, rayonnements ultraviolets, événements météorologiques extrêmes, maladies vectorielles transmissibles et zoonoses) et cinq conditions pouvant entraîner des modifications dans l’environnement de travail et pouvant ultimement affecter négativement la santé et la sécurité des travailleurs (changements dans les méthodes agricoles et d’élevage, altérations dans l’industrie de la pêche, perturbations de l’écosystème forestier, dégradation de l’environnement bâti et émergence de nouvelles industries vertes). Quant aux modélisations, elles suggèrent que les indemnisations quotidiennes pour des maladies liées à la chaleur et pour des accidents de travail augmentent avec les températures estivales, et que ces associations varient selon l’âge des travailleurs, le secteur industriel et la catégorie professionnelle (manuelle vs autre). Des associations positives statistiquement non significatives entre les indemnisations pour des atteintes respiratoires aiguës et les concentrations d’ozone troposphérique ont aussi été observées. Dans l’ensemble, cette thèse a permis de dégager douze pistes de recherche prioritaires pour le Québec se rapportant à l’acquisition de connaissances, à la surveillance épidémiologique et au développement de méthodes d’adaptation. Selon les résultats de cette recherche, les intervenants en santé au travail et les décideurs devraient déployer des efforts pour protéger la santé et la sécurité des travailleurs et mettre en place des actions préventives en vue des changements climatiques.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.062
Threshold uncertainty score0.125

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.000

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.

Opus teacher head0.070
GPT teacher head0.390
Teacher spread0.320 · 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 designObservational
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 routes2
Has abstractyes

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