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Record W4312102276 · doi:10.1522/radm.no6.1510

Recadrage critique du récit managérial des mutations organisationnelles : l’introduction du lean et la crise du travail dans les hôpitaux et les CHSLD du Québec

2022· article· fr· W4312102276 on OpenAlexaffvenueabout
Paul-André Lapointe

Bibliographic record

VenueAd machina l avenir de l humain au travail · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicOccupational Health and Safety Research
Canadian institutionsUniversité Laval
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Sur la base d’un recadrage critique du récit managérial des mutations organisationnelles, la situation actuelle du personnel soignant dans les hôpitaux et les CHSLD est interprétée comme une crise du travail dont la gravité s’est révélée durant la pandémie de COVID-19. Cette crise du travail qui sévit au Québec depuis plus de 10 ans dans la santé et les services sociaux trouve son origine dans l’introduction du lean management. Qualifié de « flux tendu à main-d’œuvre réduite », ce dernier s’inscrit dans la poursuite de la rationalisation industrielle, amorcée par le taylorisme. À trop intensifier le travail, il engendre, au début des années 1990, au Japon même et dans les usines d’assemblage de Toyota, qui l’ont vu naître, une importante crise du travail, complètement passée sous silence par les gourous et les consultants qui se sont employés à le diffuser largement. Introduit dans les hôpitaux et les CHSLD québécois au début des années 2010, le lean entraîne ici aussi une crise du travail, qui s’est d’abord manifestée chez les infirmières avant de s’étendre aux préposées aux bénéficiaires. Surcharge de travail, temps supplémentaire obligatoire, détresse psychologique, épuisement professionnel, démissions, absentéisme et difficultés de recrutement, telles sont les dimensions d’une dynamique négative autoentretenue. Appuyé sur des recherches menées auprès des infirmières dans les centres hospitaliers et complétées par un suivi attentif des journaux et des médias électroniques, l’article abordera enfin quelques avenues de solution sous le prisme des disparités salariales, de la reconnaissance et de la participation à la réorganisation du 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 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)0.011
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.361
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0110.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0110.002
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.005
Insufficient payload (model declined to judge)0.0130.000

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 head0.027
GPT teacher head0.357
Teacher spread0.330 · 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 teacher head, not a consensus.

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

Citations5
Published2022
Admission routes3
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