Quand la maladie chronique s’impose : négociation entre travailleurs et organisation
Bibliographic record
Abstract
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 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 | 0.005 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".