MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W6981857844

Fly-in/fly-out : les hommes québécois et le travail loin du domicile

2021· other· fr· W6981857844 on OpenAlexfundaboutno aff

Bibliographic record

VenueDepositum (Université du Québec en Abitibi-Témiscamingue) · 2021
Typeother
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicEducation Methods and Practices
Canadian institutionsnot available
FundersMitacs
KeywordsFIFO (computing and electronics)Work scheduleWork (physics)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le fly-in fly-out (FIFO) autrement appelé le navettage aérien demeure une réalité courante à l’intérieur de nombreux projets pétroliers, gaziers, miniers ainsi que dans le domaine de la construction (Albercht et Anglim, 2017). Le FIFO a été introduit au Canada dans les années 1960, durant la période après-guerre notamment au sein de l’industrie pétrolière (Ostigny et al, 2019). Le besoin de main d’oeuvre relevant des entreprises pétrolières ainsi que la localisation éloignée des puits de pétrole où avait lieu le forage ont justifié durant cette période la naissance du FIFO (Markey et al., 2011). L’utilisation de ce système s’est accélérée au milieu des années 1970 afin de fournir la main d’oeuvre dans les régions éloignées, ce qui a également été profitable pour l’entreprise minière considérant le coût moindre associé au FIFO comparativement à la construction, à la gestion ou encore à la fermeture d’une ville (Markey et al., 2011). Plusieurs avantages prônent l’utilisation du FIFO dont celui de mener des projets à court terme, d’avoir accès à un bassin de main d’oeuvre qualifiée, d’inclure une plus grande participation des peuples autochtones ou encore de permettre une exploitation de gisements de plus en plus éloignée géographiquement. Tous ces éléments ont contribué à l’expansion de la réalité FIFO à travers le monde (Beauchemin, 2020). Au Québec, plus de 5000 employés occupent un emploi de type FIFO (Simard et al., 2019). Par conséquent, le scénario typique d’un travailleur FIFO se résume à être transporté par avion ou par véhicule routier vers un endroit isolé pour y travailler durant une période prédéterminée qui repose sur un horaire rotatif de jour ou de nuit avec un quart de travail de 12 heures par jour (Albercht et Anglim, 2017). L’horaire est majoritairement d’une durée de 14 jours ou de 21 jours de travail ainsi que de 14 jours ou de 7 jours de repos incluant le temps de transport (Beauchemin, 2020). La plupart des travailleurs du FIFO sont des jeunes hommes ou d’âge moyen, ce qui représente un groupe particulièrement vulnérable aux problèmes de santé mentale ainsi qu’à un risque plus accru de décès par suicide (Gardner et al., 2018). Sur cela, quelques écrits scientifiques à ce sujet soulèvent que les jeunes hommes représentent le sous-groupe où la demande d’aide est signalée à son plus bas niveau en raison d’une méconnaissance des services de santé mentale favorable au bien-être ainsi qu’à des attentes élevées en matière de masculinité (Tang et al., 2004 ; Rice et al., 2018). Plusieurs travaux empiriques ont démontré que le fait d’avoir un horaire atypique, de travailler pendant de longues heures de travail, avec possibilité occasionnelle d’overtime, de même que l’insécurité d’emploi (emploi contractuel pour certains employés FIFO) augmentent le risque de développer des troubles psychologiques (Boulet et Bourdais, 2016; Infrastructure Planning Natural Ressources Committee, 2015). Des preuves métaanalytiques ont également soulevé que les exigences de l’emploi FIFO telles que la surcharge de travail, la productivité, l’isolement social et la solitude causée par l’éloignement de la famille engendrent des impacts considérables sur la santé, le bien être et la performance des travailleurs (Albrecht et Anglim, 2017; Blackman et al., 2014; Infrastructure Planning Natural Ressources Committee, 2015). Quelques recherches supplémentaires attestent que le contexte de travail FIFO augmente le risque d’anxiété et de dépression, bien que certains travailleurs en début de carrière soulèvent une réelle satisfaction du style de vie FIFO (Barclay et al., 2016; Cooke et al., 2019 ; Torkington et al., 2011).

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
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 score0.024
Threshold uncertainty score0.111

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0100.003
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0140.001

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 head0.013
GPT teacher head0.257
Teacher spread0.244 · 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
Published2021
Admission routes2
Has abstractyes

Explore more

Same venueDepositum (Université du Québec en Abitibi-Témiscamingue)Same topicEducation Methods and PracticesFrench-language works237,207