Santé mentale et retour/réintégration au travail : concertation internationale sur les solutions et actions prioritaires
Bibliographic record
Abstract
Introduction et objectif Dans le cadre du colloque Regards croisés sur la santé mentale et le retour au travail qui a eu lieu à Montréal en 2021, un livre blanc a été rédigé pour mettre en relief 10 solutions visant à promouvoir la santé mentale au travail et à faciliter le retour en emploi. Pour exemples, il s’agit d’actions telles que formaliser le processus de retour au travail (RaT) avec des balises communes permettant un suivi personnalisé, former les gestionnaires à la prévention en santé mentale et à l’accompagnement des employés lors de leur RaT, et générer des données probantes pour mieux comprendre et favoriser le RaT durable et en santé des employés en absence maladie. Trois ans plus tard, dans le cadre d’une table ronde du premier colloque de la Communauté de pratiques internationale en santé mentale et travail (CoP-SMT), l’objectif est de revisiter ces solutions en donnant la parole à des acteurs de l’accompagnement et des entreprises. Méthode Lors d’une table ronde, 8 personnes ayant un poste de direction dans des services de réintégration au travail ou un poste de cadre dans des organisations publiques et privées, provenant de la Belgique, de la France et du Québec, ont été invitées à sélectionner 1 ou 2 solutions du livre blanc, qu’elles ont pu implanter ou qu’elles aimeraient implanter dans leur contexte de travail. Ensuite, il leur a été proposé d’identifier 1 ou 2 pistes d’actions qu’elles jugeaient prioritaires et qu’elles aimeraient voir traitées d’ici le prochain congrès en 2027. Une synthèse des éléments recueillis est proposée comme résultat de cet exercice. Résultats et conclusions Les résultats permettent de confronter les pratiques, difficultés et besoins des experts interrogés et de dégager des orientations de recherche pour soutenir des initiatives/pratiques à mettre en place dans les différents pays concernés. Ces réflexions prennent en compte les nouvelles responsabilités et l’évolution des rôles des divers acteurs impliqués. La notion de santé mentale au travail mériterait d’aller au-delà des seuls facteurs de risque psychosociaux, en incluant les facteurs « de protection ».
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 | 0.054 | 0.030 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.010 |
| Open science | 0.003 | 0.017 |
| Research integrity | 0.006 | 0.012 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.024 | 0.003 |
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".