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Record W4367672306 · doi:10.7202/1098910ar

Le mode de financement de la CNESST comme vecteur de la prévention des accidents du travail et des maladies professionnelles : qu’en est-il réellement ?

2023· article· fr· W4367672306 on OpenAlexaffabout
Maxine Visotzky-Charlebois

Bibliographic record

VenueCommunitas · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicOccupational Health and Safety Research
Canadian institutionsUniversity of Ottawa
Fundersnot available
KeywordsWelfare economicsIncentiveRisk preventionOrder (exchange)OutsourcingLegislationSubject (documents)Political scienceBusinessHumanitiesEconomicsFinanceManagementLawPhilosophyMarket economy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ce texte s’appuie sur une analyse de la littérature et sur l’historique législatif et parlementaire. Il a comme objectif d’examiner le concept de prévention et son lien avec les mécanismes de financement de la CNESST mis en place au Québec. Le présent texte tracera d’abord l’évolution historique du financement du régime de santé et de sécurité du travail au Québec. Il sera ensuite question du concept de prévention et de sa mobilisation dans le cadre de débats parlementaires pour justifier les transformations du régime de financement, plus particulièrement celles ayant eu lieu au tournant des années 1990. Dans la dernière partie du texte, il sera question des effets de la personnalisation de la cotisation qui ont été soulevés dans la littérature. En effet, il appert que l’efficacité de la cotisation personnalisée comme incitation à la prévention ne fait l’objet que d’une preuve modérée, et ce bien que ce concept ait été largement mobilisé afin de justifier la tangente prise par les gouvernements à l’égard du régime de financement au fil des années. Par ailleurs, il est possible de croire que la personnalisation de la cotisation est susceptible de générer chez les employeurs des comportements qui s’avèrent contradictoires avec le principe de prévention des accidents du travail et des maladies professionnelles, notamment par une externalisation des risques et des coûts et par une contestation accrue des réclamations.

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)0.013
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.158
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0130.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0050.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

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.

Opus teacher head0.125
GPT teacher head0.488
Teacher spread0.364 · 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

Citations1
Published2023
Admission routes2
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