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Record W6999768579

Développement d’instruments de mesure de performance en santé et sécurité du travail à l’intention des entreprises manufacturières organisées en équipes semi-autonomes de travail

2004· article· fr· W6999768579 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

Venuenot available
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicOccupational Health and Safety Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Self employedCollective agreement
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La mesure de performance en SST a jusqu'à présent été peu étudiée. Les articles scientifiques fondés sur des données empiriques sont relativement rares, le champ étant surtout occupé par des volumes qui proposent diverses approches de la mesure et des articles d’opinion à caractère professionnel. Au niveau de la pratique, nous avons noté que la notion de mesure est encore nébuleuse pour plusieurs gestionnaires et intervenants en SST. Malgré leur intérêt pour rendre compte de la situation sur l’ensemble du territoire québécois, les indicateurs réactifs traditionnels de mesures en santé et sécurité du travail (e.g. taux de fréquence et de gravité) se sont révélés inappropriés, inexacts voire même dans certains cas contreproductifs pour évaluer la performance des établissements pris individuellement. Malheureusement, ce type de mesure réactive est encore largement dominant au sein des organisations comme indicateur unique de performance en matière de santé sécurité. Contrairement à la plupart des autres indicateurs d’affaires qui visent la maximisation des résultats (revenus, ventes, bénéfices, quantité produite etc.), la mesure en santé sécurité s’intéresse à la minimisation des résultats jusqu’à l’atteinte du « non-événement ». Comme on ne peut facilement isoler le ou les facteurs responsables d’un « non-événement », il devient nécessaire de s’assurer que l’ensemble des processus, des systèmes et des individus en interaction fonctionne à l’intérieur de balises qui permettent de garder la situation sous contrôle et rendre improbable la survenue de lésions. Selon cette perspective la mesure des variables prédictives permet d’apprécier d’une façon beaucoup plus juste et précise la performance des organisations en matière de santé et sécurité du travail. Les mesures prédictives ou prospectives pour apprécier l’amélioration des conditions de santé et de sécurité dans les milieux de travail sont par ailleurs plus difficiles à concevoir, elles doivent être élaborées sur mesure pour tenir compte des particularités de chaque établissement, elles sont plus coûteuses à mettre en place et à maintenir et elles évoluent en fonction des préoccupations de ceux qui les utilisent. L’amélioration des résultats sur les indicateurs prédictifs est réputée être suivie à long terme par une amélioration des résultats réactifs qui jouent ici un rôle secondaire de confirmation de la performance existante dans les milieux. Plusieurs intervenants se sentent démunis quand il s’agit de mesurer d’autres facteurs comme par exemple l’adoption de comportements préventifs de la part du personnel ou encore le niveau d’engagement de la direction dans la gestion du dossier de SST. Ces éléments sont plus difficiles à traiter compte tenu de leur caractère intangible. La présente activité se consacre essentiellement à développer une façon de mesurer de tels facteurs proactifs dans le contexte particulier des organisations qui utilisent des équipes semi-autonomes (ESA) de travail. Nous avons développé un outil d’autodiagnostic qui s’intéresse aux variables prédictives tout en étant suffisamment simple et convivial pour être utilisé par les membres d’ESA aussi bien que par des travailleurs oeuvrant dans des organisations traditionnelles. Le bien fondé de l’utilisation de mesures prédictives émerge avec force depuis quelques années dans la documentation spécialisée en santé et sécurité du travail. Les succès associés à la mesure des systèmes organisationnels et à l’établissement de standards internationaux dans le domaine de la qualité (ISO-9000) et de la protection environnementale (ISO-14000) ont créé un engouement dans de nombreux pays qui s’est concrétisé par l’établissement du référentiel OHSAS-18001 (Occupationnal Health and Safety Assessment Series) pour la mesure de la performance en santé et sécurité du travail. Ce référentiel met l’accent essentiellement sur les mesures prédictives pour apprécier la performance des établissements. L’enjeu véritable de la mesure en santé et sécurité du travail consiste à favoriser l’émergence d’une culture d’apprentissage de la prévention et de l’élimination des dangers au sein des milieux grâce à l’amélioration de la performance des processus et des systèmes qui déterminent les résultats. Une philosophie d’apprentissage plutôt qu’une philosophie de performance axée uniquement sur des indicateurs de résultats doit animer l’ensemble des personnes impliquées si l’on veut en arriver à l’élimination éventuelle des lésions professionnelles.

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)0.015
metaresearch head score (Gemma)0.030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.032
Threshold uncertainty score0.079

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0150.030
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0040.004
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0050.003
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.002

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 head0.026
GPT teacher head0.368
Teacher spread0.342 · 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 designObservational
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
Published2004
Admission routes1
Has abstractyes

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