Child Welfare Workers with Occupational Stress Injuries: A Content Analysis of Workers’ Compensation Legislation in Canada
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de cette analyse de contenu est d’étudier les lois sur l’indemnisation des accidents de travail au Canada, dans le but de déterminer si les mesures législatives en place répondent aux besoins des travailleuses et travailleurs en protection de l’enfance qui subissent des blessures liées au stress occupationnel (BSO). Après une revue de littérature détaillée sur les risques psychologiques inhérents au travail de protection de l’enfance, ainsi qu’une analyse du contenu des lois sur l’indemnisation des accidents de travail au Canada, nous soutenons deux choses : (a) la nature du travail de protection de l’enfance et les facteurs organisationnels exposent les intervenant·es de ce milieu à des risques particuliers de développer des BSO ; (b) quand ces intervenant·es subissent effectivement une blessure psychologique, ils et elles doivent s’orienter dans un système d’indemnisation des accidents de travail qui ne reconnait pas leur blessure comme une blessure occupationnelle et indemnisable. En tant qu’intervenant·es de première ligne responsables de la sécurité des enfants, les travailleurs et travailleuses en protection de l’enfance sont exposé·es à du stress aigu autant qu’à du stress chronique, ce qui leur fait courir un risque psychologique considérable, similaire à celui que subissent les personnes qui figurent actuellement sous la catégorie des « emplois d’exception » (premiers répondants et premières répondantes et autres intervenant·es de la sécurité publique) dans les lois sur l’indemnisation des accidents du travail. Nous recommandons que les agences d’intervention en protection de l’enfance prennent plus de mesures pour atténuer les risques psychologiques de leurs intervenant·es et que parmi les mesures législatives sur l’indemnisation des accidents de travail, les services de protection de l’enfance soient considérés comme un « emploi d’exception » et que leurs intervenant·es reçoivent par conséquent une indemnisation comparable à celle de leurs homologues de cette catégorie d’emploi.
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 | 0.004 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.013 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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.
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".