Multifactorial Occupational Diseases and the Requirement of Causality : a Comparative Law Study between France and Quebec
Bibliographic record
Abstract
La reconnaissance du caractère professionnel d’une maladie est porteuse d’importants enjeux de santé publique qui restent méconnus et très peu médiatisés. En effet, d’une part, cette reconnaissance impacte l'affectation des dépenses d'assurance maladie et donc la catégorie d'assurés sociaux qui en ont la charge (travailleurs salariés vs employeurs). D'autre part, le phénomène de sous reconnaissance des cancers professionnels affecte l’objectif de prévention originellement couplé à la réparation des accidents du travail et des maladies professionnelles, en le rendant ce lien inopérant. Partant ainsi du constat de cette sous reconnaissance, le présent travail de recherche s’attache à étudier l’élément juridiquement déterminant dans l’accès à la qualification de maladie professionnelle : celui de l’établissement du lien de causalité entre la pathologie et le travail. Une comparaison est menée entre les régimes d'indemnisation français et québécois afin d'analyser la manière dont deux systèmes juridiques différents règlent la question commune de l’incertitude scientifique attachée à la détermination des causes de cancers et de leur potentielle origine 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 | 0.006 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".