Formation et initiation à la tâche : éléments de ritualisation favorisant le développement d’une culture de santé et sécurité au travail auprès des travailleurs immigrants
Bibliographic record
Abstract
Le présent article traite une partie des résultats d’une étude portant sur les stratégies favorables à la prise en charge des mesures de santé et sécurité au travail (SST) dans les petites entreprises montréalaises (PE) embauchant une main-d’œuvre immigrante. Dans cet article est abordée entre autres l’influence de l’immigration sur la capacité et la motivation des superviseurs et des travailleurs à participer à la gestion des mesures de SST dont celles de la formation et de l’initiation à la tâche.. L’échantillon comprend 28 PE de Montréal ayant entre 10 et 50 travailleurs répartis en deux groupes : a) PE d’observation ayant 25 % et plus de travailleurs immigrants (n=19); b) PE de comparaison ayant 75 % et plus de travailleurs nés au Canada (n=9). Les résultats indiquent que les compétences des dirigeants et la formation acquise dans leur pays d’origine orientent l’adoption de rituels de prévention dès l’embauche des nouveaux travailleurs. Enfin, malgré l’importance de la présence de travailleurs immigrants dans les PE, seulement deux entreprises de notre échantillon ont adapté leur formation aux nouveaux employés immigrants.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".