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Record W4321613672 · doi:10.3917/neg.038.0101

Quand la maladie chronique s’impose : négociation entre travailleurs et organisation

2023· article· fr· W4321613672 on OpenAlexaffabout
Joanie Maclure, Pierre-Yves Thérriault

Bibliographic record

VenueNégociations · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicWorkplace Health and Well-being
Canadian institutionsUniversité du Québec à Trois-Rivières
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introduction Le travail constitue une occupation centrale chez les adultes. La présence d’une maladie chronique (MC) modifie le parcours des travailleurs qui en souffrent et peut affecter leur maintien en emploi (ME). Objectif Le but de l’étude est de mieux comprendre les stratégies visant le ME, déployées par des travailleurs vivant avec une maladie chronique (TVMC). Méthodes Un devis qualitatif inscrit dans une démarche de méthode de théorisation enracinée (MTE) a permis de documenter en profondeur le processus de ME des TVMC œuvrant dans une organisation responsable de la dispensation de soins de santé et de services sociaux au Québec (Canada). Résultats Afin de se maintenir en emploi, les TVMC négocient des stratégies dans différents contextes influencés par les caractéristiques personnelles et celles de la maladie, de même que par les impacts fonctionnels qu’engendre le problème de santé. Discussion Dans une perspective de promotion de la santé et de prévention primaire, une négociation collective des attributs organisationnels en complémentarité à une négociation individuelle ouvre une voie nouvelle pour la compréhension de ce phénomène. Conclusion Mondialement, les organisations se transforment avec la pandémie de Covid-19. Il serait primordial que lors d’une pareille transformation soient considérées les différences entre les travailleurs afin que les organisations soient plus inclusives.

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)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.002
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 categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.500
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0020.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.009

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 head0.040
GPT teacher head0.365
Teacher spread0.325 · 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
Published2023
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