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Record W4416357410 · doi:10.7202/1121399ar

Points de vue des spécialistes de l’emploi sur l’embauche de personnes avec un trouble mental : regards croisés internationaux sur les perceptions des employeurs

2025· article· fr· W4416357410 on OpenAlexaffvenueabout
B James, Marc Corbière, Sonia Abelanski, Danièle Spagnoli, Mireille Valois, Cécile Blanchouin, Ornella Campanile

Bibliographic record

VenueSanté mentale au Québec · 2025
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicSchizophrenia research and treatment
Canadian institutionsCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalInstitut Universitaire en Santé Mentale de QuébecCentres Intégré Universitaires de Santé et de Services SociauxUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsSocial environmentOccupational trainingPerceptionMental health

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introduction et objectifs La réinsertion professionnelle des personnes avec un trouble mental est devenue une préoccupation d’actualité sur le plan international, avec une diversification de pratiques d’accompagnement individualisé. Ces pratiques permettent le développement d’une relation de soutien et d’interface entre les conseillers en emploi et les employeurs et contribuent au maintien en emploi de ces personnes. Les objectifs visés par cette enquête internationale sont d’étudier les représentations des conseillers en emploi sur les appréhensions, avantages et prise de risque de l’employeur dans l’embauche des personnes ayant des troubles mentaux et de recueillir le point de vue de 5 conseillères en emploi, provenant de Belgique, Canada, France, Luxembourg et de Suisse sur ces résultats. Méthodes Dans le cadre de l’enquête internationale de la communauté de pratiques en santé mentale et travail (CoP-SMT) concernant le point de vue des conseillers en emploi (181 répondants) sur l’embauche de personnes ayant un trouble mental, notre analyse s’est focalisée sur les résultats bruts à caractère qualitatif. Un codage manuel de verbatims en codes, sous-thèmes, thèmes, grands thèmes et un calcul des occurrences a été réalisé, suivi d’un atelier d’une heure avec 5 conseillères en emploi pour approfondir les réponses. Résultats D’après les perceptions des conseillers en emploi, les appréhensions des employeurs reposent sur les caractéristiques personnelles du futur employé (p. ex. manque de constance). Malgré les avantages que ce salarié apporte (p. ex. maturité, efficacité), ce qui pousserait un employeur à prendre le risque d’embaucher ces profils, ce sont les expériences que ce dernier a vécues (p. ex. personne dans son réseau avec un trouble mental), son manque de connaissance de la maladie mentale, ainsi que ses qualités propres (p. ex. sensibilité). Les conseillers en emploi estiment aussi que l’organisation devrait modifier ses politiques et pratiques (p. ex. déconstruction des idées reçues, bien-être des employés) pour fournir à la personne un cadre de maintien en emploi. Pour approfondir ces résultats, 5 conseillères en emploi ont précisé, pendant l’atelier de la CoP-SMT que les employeurs recherchent une personne compétente et causant le moins de problèmes possibles. En outre, la façon dont le conseiller en emploi présente le salarié à l’employeur, la décision de divulgation, la sensibilisation en amont de l’employeur, jouent aussi un rôle dans son ouverture à l’embauche. Conclusion Le conseiller en emploi joue un rôle majeur dans l’ouverture des employeurs à l’embauche d’une personne ayant des troubles mentaux, car ils veulent connaitre la façon dont la personne performe au travail, ses cognitions, sa vitesse d’exécution des taches, sans changer leurs pratiques organisationnelles. L’étude présentée suggère des pistes de recherches pour approfondir cette thématique, comme le croisement de ces résultats avec ceux des employeurs, ou de s’intéresser à l’accompagnement et aux compétences du conseiller en emploi dans l’embauche.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.133
Threshold uncertainty score0.265

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.007
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0030.003
Scholarly communication0.0020.002
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.001

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 head0.031
GPT teacher head0.324
Teacher spread0.293 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
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

Citations0
Published2025
Admission routes3
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