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Record W2913905877

La santé et la sécurité chez les messagers à vélo, ces cow-boys urbains

2018· article· fr· W2913905877 on OpenAlexaboutno aff
Lily Ranger

Bibliographic record

VenueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicSafety Warnings and Signage
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La présence du messager à vélo fait partie intégrante des centres-villes de plusieurs villes du monde. En effet, cette industrie surtout en demande auprès des entreprises des domaines créatifs et juridiques exerce la livraison à vélo de documents et colis de manière plus rapide et efficace que tout autre moyen de transport dans les milieux urbains denses et saturés par la circulation automobile. Néanmoins, l’exposition constante des messagers à vélo à la circulation du centre-ville comporte des risques considérables à la santé et la sécurité de ces travailleurs. Être messager à vélo n’est pas donné à tout le monde. L’industrie étant peu documentée, l’objectif de la recherche est de dresser un portrait de la messagerie à vélo en termes de culture de la main d’œuvre, de l’organisation du travail, des conditions de travail ainsi que d’historique d’accidents et de quasi-accidents et de situations dangereuses. Pour ce faire, des entrevues semi-dirigées ont été effectuées auprès d’une dizaine de messagers à vélo, employeurs de l’industrie et/ou acteurs du milieu. Des observations des rencontres de l’Association des messagers et messagères de Montréal ont aussi permis de documenter leurs expériences personnelles et professionnelles de travail, leurs perceptions quant à l’organisation du travail de cette industrie et les risques encourus dans le cadre de la pratique de ce travail. Les entrevues transcrites en verbatim étaient ensuite sujettes à des analyses qualitatives de données à l’aide du logiciel NVivo. Le projet de recherche vise à étudier ce groupe de travailleurs urbains, dans le but de comprendre les problématiques liées à cet emploi et les facteurs de risque pouvant affecter la situation des messagers à vélo. Des types de travailleurs ont été identifiés à travers la communauté des messagers à vélo, basés sur leur expérience en tant que messager ainsi que leur perception du risque et la prise de risque au travail. De plus, plusieurs effets à long et court terme de la pratique de la messagerie à vélo sur la santé ont été identifiés. Quelques recommandations à adopter pour une cohabitation plus sécuritaire des utilisateurs sur la route ont aussi été synthétisées. Néanmoins, pour une meilleure santé et sécurité pour ce type de travailleurs, la collaboration des employeurs et des formes d’organisation collective du travail du milieu est importante, voire essentielle. La mise en place de formations professionnelles, d’assurances-travail ainsi que d’une structure de rémunération plus stable sont des exemples de contributions éventuelles au bien-être de ces travailleurs. Finalement, il est important d’en savoir plus sur le métier de messager à vélo afin de documenter cette activité économique du centre-ville encore méconnue. En plus de constituer une activité cohérente avec le développement durable, la messagerie à vélo peut contribuer à l’élaboration de politiques ciblant les activités plus récentes de livraison de nourriture et de colis.
\n____________________________________________________________________________
\nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : messager à vélo, courrier à vélo, accident de travail, santé et sécurité au travail, organisation du travail, identité occupationnelle, « flowurbain », « messlife ».

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.746
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.003
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.002

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 head0.008
GPT teacher head0.238
Teacher spread0.230 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
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
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