La notion de contrainte excessive : seule limite à lâobligation\ndâaccommodement
Bibliographic record
Abstract
Le devoir d’accommodement raisonnable a fait couler beaucoup d’encre, au\nQuébec et ailleurs au Canada, au cours de la dernière décennie. Depuis la\npremière fois où elle fût énoncée par la Cour suprême du Canada en 1985, les\ntribunaux ont été appelés à se prononcer à maintes reprises sur cette notion.\nPartant d’un concept juridique vague et peu précis, les décideurs ont cherché à\ndéfinir le concept d’accommodement raisonnable à travers une étude approfondie\nde sa seule limite : la contrainte excessive.\nIl est désormais acquis que les employeurs ont l’obligation d’adapter le travail et\nles lieux de travail pour permettre aux personnes handicapées d’avoir accès à\nl’emploi sans discrimination. Le syndicat, tout comme le salarié visé par une\ndemande d’accommodement, a également l’obligation de collaborer à la recherche\nde mesures de redressement.\nCe mémoire propose une étude jurisprudentielle des concepts d’accommodements\nraisonnables et de contrainte excessive. Notre analyse portera sur les décisions\ndes tribunaux judiciaires et administratifs rendues au Québec entre 1999 et 2010.\nLa présente étude a pour objet principal d’analyser l’étendue de la notion de\ncontrainte et à la circonscrire avec clarté et précision.
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 | 0.011 | 0.031 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.022 |
| Open science | 0.004 | 0.010 |
| Research integrity | 0.006 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.004 |
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".