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Record W2806624699

Les représentations sociales de l'invalidité au travail chez les conseillers en réadaptation de la Commission des normes, de l'équité, de la santé et de la sécurité au travail

2018· article· fr· W2806624699 on OpenAlexaboutno aff
Marie-Josée Nault

Bibliographic record

Venuenot available
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealth, Medicine and Society
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesSociologyPhilosophy
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le présent mémoire explore le phénomène de l’invalidité au travail vécu par les travailleurs accidentés au Québec. Plus précisément, cette étude vise à connaître les représentations sociales de l’invalidité au travail chez des conseillers en réadaptation professionnelle et en réadaptation sociale oeuvrant à la Commission des normes, de l'équité, de la santé et de la sécurité du travail (CNESST) dans la région de Québec. L’objectif général de la recherche est d’identifier précisément quelles sont les représentations du phénomène de l’invalidité au travail desquelles se côtoient des valeurs et des croyances en lien avec l’importance du travail, la résilience, le mérite, la victime, le fraudeur, etc. Les quatre objectifs spécifiques de la recherche sont les suivants : (1) identifier les connaissances de l’invalidité au travail chez les conseillers en réadaptation professionnelle et sociale de la région; (2) explorer les images les plus évocatrices qu'ont les conseillers à propos de l’invalidité au travail; (3) découvrir quelles attitudes ils adoptent lors d’interventions auprès de leur clientèle et (4) déterminer s'il existe des convergences et des divergences dans le contenu des représentations sociales de l’invalidité au travail entre les deux groupes de conseillers en réadaptation. Afin d'explorer le contenu de ces représentations sociales, une méthode de recherche qualitative exploratoire a été appliquée. Cette étude qualitative s’appuie sur le Modèle de développement humain et de Processus de production du handicap (MDH-PPH2) de Fougeyrollas. C'est ainsi que six conseillers en réadaptation professionnelle et quatre conseillers en réadaptation sociale ont été recrutés afin de participer à des entrevues semi-dirigées durant le mois de janvier 2016. De plus, des cartes associatives, technique de recherche propre à l'étude des représentations sociales, ont été complétées au cours de cette même rencontre avec les participants. Une analyse thématique en continu a été menée. Selon les résultats, la représentation de l’invalidité au travail peut différer d’un conseiller à une autre, en fonction de leur contexte d’intervention, et influencer leur manière d’intervenir durant le processus de réadaptation. Divers éléments psychosociaux individuels chez les travailleurs ont été nommés comme facilitateurs ou obstacles à la réadaptation par les conseillers en réadaptation, dont l’état de santé, l’état psychologique et les expériences de vie. Finalement, plusieurs facteurs environnementaux liés au contexte organisationnel et légal de la CNESST, au rôle du conseiller en réadaptation et au rôle de l’indemnisation ont émergé de l’analyse. Ce que les intervenants perçoivent comme facilitant la réadaptation demeure lié à ce qui facilite l’atteinte de l’objectif initial du processus de réadaptation prescrit par la CNESST. Les résultats sont cohérents avec plusieurs écrits scientifiques et amènent à explorer l’influence des représentations de l’invalidité du travail qu’a chacun des acteurs.

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)0.008
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 score0.724
Threshold uncertainty score0.556

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.008
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0160.016
Scholarly communication0.0080.003
Open science0.0020.005
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

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.

Opus teacher head0.076
GPT teacher head0.472
Teacher spread0.397 · 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

Citations0
Published2018
Admission routes1
Has abstractyes

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