La contribution de la gestion des connaissances à la gestion des invalidités : analyse des pratiques d'un établissement de santé du Québec
Bibliographic record
Abstract
Dans les organisations au Québec et plus particulièrement dans le secteur de la santé, les absences au travail sont nombreuses et en hausse (Daoust-Boisvert, 2018). En plus de représenter des coûts annuels importants pour les organisations (Statistique Canada, 2012 ; Young et al., 2016), l’absentéisme élevé cause également des impacts négatifs dans les milieux de travail. Par exemple, les besoins de main-d’oeuvre sont augmentés (Charest et al., 2005) et des impacts se font sentir en matière d’organisation du travail lorsque les absences ne sont pas remplacées (Statistique Canada, 2017). Les organisations mettent en place un ensemble de pratiques de gestion visant à réduire le nombre et les conséquences des absences causées par des invalidités (Amick et al., 2000 ; Cullen et al., 2018 ; Durand et al., 2014). Ces pratiques peuvent être regroupées selon les phases du processus de gestion des invalidités : la prévention des invalidités par l’élimination des risques dans l’environnement de travail, le soutien des travailleurs à risque de s’absenter, l’appui du rétablissement des travailleurs absents ainsi que la planification du retour et le maintien du travail au retour (Akabas et al., 1992). Les organisations connaissent toutefois des difficultés dans la mobilisation et l’efficacité des pratiques de gestion des invalidités (Aptel et Vézina, 2008 ; Durand et al., 2014). Pour contribuer à la performance et à l’efficacité de ses pratiques, la gestion des connaissances semble offrir un potentiel important pour faire face à la complexité de la gestion des invalidités. Par exemple, il y aurait des bénéfices associés à l’utilisation des connaissances découlant de pratiques d’évaluation (Young et al., 2016) ou de pratiques préventives (Aptel et Vézina, 2008 ; Calvet et al., 2014). Bien que ces auteurs aient noté le rôle de l’apprentissage dans l’amélioration de certaines pratiques préventives, les différentes dimensions liées à la gestion des connaissances n’ont pas été étudiées pour expliquer le phénomène. Le but de cette recherche exploratoire est de mieux comprendre la contribution de la gestion des connaissances dans les pratiques de gestion des invalidités. Ce mémoire adopte une démarche qualitative, plus précisément une étude de cas, pour répondre à cet objectif. Des cadres conceptuels conçus en référence à la revue de littérature effectuée sur la gestion des invalidités et la gestion des connaissances ont servi à analyser la gestion des connaissances dans un processus de gestion des invalidités. Une réutilisation de données qualitatives a été effectuée à partir des verbatims d’un cas empirique dans un établissement de santé au Québec. Les résultats indiquent que la gestion des connaissances est au coeur des pratiques dans chacune des phases de la gestion des invalidités et illustre des interactions déterminantes entre les pratiques de gestion des invalidités. Ces résultats permettent de mieux comprendre comment certains enjeux liés à la gestion des connaissances limitent le potentiel de pratiques de gestion des invalidités. Enfin, la gestion des connaissances permet de préciser le rôle de la confiance dans la mise en oeuvre des pratiques de gestion des invalidités. Nos résultats doivent être interprétés avec prudence. Notre étude a été effectuée avec des données secondaires collectées dans le cadre d’une recherche portant sur les incapacités au travail. La collecte de données ne visait pas spécifiquement la gestion des connaissances. Il est probable que toutes les informations existantes sur le processus de gestion des connaissances n’aient pas été collectées. Notre étude a tout de même permis de mieux comprendre la contribution de la gestion des connaissances dans les pratiques de gestion des invalidités puisque plusieurs pratiques découlent des étapes de gestion des connaissances. Nos résultats permettent aussi une meilleure compréhension de l’interaction entre certaines pratiques de phases différentes de gestion des invalidités, de certains enjeux (ex. : nombreux acteurs, ressources disponibles) et du rôle de la confiance dans la gestion des invalidités. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : pratiques de gestion des invalidités, gestion des connaissances, apprentissage, prévention
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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 | 0.005 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".