Évolution des troubles mentaux liés au travail au Québec entre 2012 et 2021
Bibliographic record
Abstract
Introduction : Plusieurs pays ont connu une augmentation du nombre de troubles mentaux acceptés au cours des dernières années, mais les variations possibles de cette évolution dans la main-d’œuvre demeurent à explorer. But de l’étude : Cette étude examine la distribution dans le temps des troubles mentaux acceptés selon la profession, le secteur industriel, le sexe et l’âge au Québec. Résultats : Les taux d’incidence des troubles mentaux et leur évolution varient selon la profession et le secteur industriel. Alors que le taux est généralement plus élevé dans les professions mixtes et le secteur tertiaire, l’augmentation de ces taux s’observe davantage dans les professions non manuelles et le secteur primaire. Des variations importantes sont également observées par catégorie de sexe et pour certains groupes d’âge. Conclusions : Le recours aux données administratives sur les troubles mentaux acceptés permet d’offrir un portrait complémentaire aux données d’enquêtes quant à la santé mentale au travail selon différents groupes de travailleurs. La croissance des taux de troubles mentaux acceptés pointe vers des groupes à prioriser en matière de prévention de cette catégorie de lésion professionnelle.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
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.
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".