Pourquoi la loi protège mal la santé – sécurité : le bruit au travail au Québec ou l’échec de l’autorégulation et du marché
Bibliographic record
Abstract
L’étude cherche à contribuer à expliquer pourquoi les travailleurs et travailleuses continuent à être exposés à des conditions de travail pathogènes, malgré les législations en prévention en santé et en sécurité du travail. Elle examine pour cela le processus social de « régulation » de l’exposition au bruit, cas paradigmatique de risque pour la santé dont les effets et les éventuels coûts d’indemnisation sont différés et généralement pas perçus comme nuisant à la sécurité et la productivité. L’analyse s’appuie entre autres sur des données obtenues par demande d’accès à l’information auprès de la Commission des normes, de l’équité, de la santé et de la sécurité du travail , dont des rapports d’intervention d’inspecteurs. Alors que les cas de surdité professionnelle reconnus sont en augmentation marquée, l’analyse met en évidence une série de déficits de régulation : déficit de protection par un seuil réglementaire d’exposition au bruit inchangé jusqu’à 2023; absence de couverture de la majorité des secteurs d’activité par le Réseau de santé publique en santé au travail , aussi par paralysie réglementaire, alors que ses signalements donnent lieu à la majorité des interventions de l’inspectorat; déficit d’application (très faible nombre d’interventions sur le bruit, particulièrement dans les secteurs à majorité féminine), même après la priorisation de ce risque, le nombre d’inspecteurs restant inchangé malgré l’augmentation marquée du nombre d’établissements; finalement, déficit de responsabilisation des employeurs par l’absence d’imputation directe à l’employeur des coûts d’indemnisation des cas de surdité professionnelle reconnus, d’abord encouragée par le mode de tarification, puis systématique. Ces déficits combinés participent à la « normalisation » d’atteintes à la santé qui peuvent pourtant être prévenues. L’étude conclut à l’échec de l’autorégulation de facto (absence de réglementation adéquate et de ressources conséquentes de soutien et de contrôle) comme à celle du marché (coûts d’indemnisation et tarification en fonction de l’expérience).
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 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".