Prévention de la chronicité: comment le droit pourrait-il mieux contribuer à diminuer les incapacités au travail
Bibliographic record
Abstract
Après un rappel des consignes tirés de la littérature scientifique relative à la prévention de la chronicité des incapacités développées en raison d’une lésion professionnelle, ce chapitre examine certaines forces et faiblesses du régime québécois de réparation à cet égard. Nous examinons différents éléments de la Loi sur les accidents du travail et les maladies professionnelles et des pratiques dans ce domaine qui peuvent servir soit à prévenir ou à aggraver une incapacité chronique au travail. On s’attarde notamment sur les questions suivantes à la lumière de la littérature scientifique reliée au retour au travail : L’évolution des connaissances scientifiques portant sur les bonnes pratiques pour prévenir les incapacités chroniques; la mesure du retour au travail dans les études scientifiques; les effets des perceptions d’injustice sur la santé et la réadaptation; la mesure du stress relié au processus d’indemnisation. On examine ensuite, en tenant compte de résultats de recherche empirique, trois thématiques juridiques : l’assignation temporaire et le rôle des médecins dans le processus de réparation; la judiciarisation qui mène à l’inaptitude permanente; les réclamations pour lésion psychologiques chez les premiers répondants. On conclut en invitant l’ensemble des acteurs impliqués dans le processus de réparation d’une lésion professionnelle à réfléchir à toutes les sources potentielles de perceptions d’injustice afin de réduire en amont les facteurs qui mènent à l’incapacité au travail.
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 | 0.006 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
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.
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".