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Record W7065925193

Estimating the costs of occupational injuries: A feasibility study in the mining industry

2013· article· fr· W7065925193 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

aboutThe title or abstract carries a Canadian signal from the geographic lexicon.
no affNo Canadian affiliation: this work is invisible to an affiliation-only frame.
No Canadian affiliation. An affiliation-only frame, the usual design, would never have seen this work. It is one of the works that make the case for inverting the frame.

Bibliographic record

Venuenot available
Typearticle
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicParticle Detector Development and Performance
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMining industryConstruction industryOccupational accident
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette étude s'inscrit dans la volonté institutionnelle de développer des indicateurs économiques de santé et de sécurité au travail, sur lesquels pourra s'appuyer le choix de priorités de recherche, en complément des indicateurs et autres informations déjà utilisés à l'IRSST. Ce rapport tente d'apporter un éclairage concernant la faisabilité de développer de tels indicateurs à l'IRSST. Pour ce faire, la présente étude teste, à partir des données disponibles, des méthodes d'estimation des coûts des lésions professionnelles et produit un portrait de ces coûts dans le secteur minier du Québec, pour la période 2005-2007. De façon générale, cette étude démontre qu'il est possible d'estimer les coûts financiers et humains engendrés par les lésions professionnelles dans un secteur d'activité économique particulier. Par contre, cet exercice a permis d'identifier certaines limites qui pourraient influencer le développement d'indicateurs économiques à l'IRSST. Les coûts annuels des lésions professionnelles dans les mines sont estimés à environ 130 millions de dollars (2006), soit environ 5 % de la contribution du secteur des mines au PIB québécois. De ce montant, environ 50 millions sont attribués à des coûts financiers et 80 millions à des coûts humains. En raison des limites de la méthodologie utilisée, il s'agit probablement d'une sousestimation des coûts des lésions professionnelles dans les mines. L'analyse des résultats a également permis de constater que les travailleurs absorbent près de 67 % des coûts totaux, en grande partie en raison des coûts humains. Quant aux employeurs, ils assument près de 64 % des coûts financiers. Quelques méthodes provenant de la littérature scientifique ont permis l'estimation de certains éléments de coûts. Dans un premier temps, la méthode du capital humain fut utilisée afin d'estimer la productivité perdue. Ensuite, la méthode des indices d'états de santé fut utilisée conjointement avec la méthode de la disposition à payer afin d'estimer en termes monétaires les coûts humains engendrés par les lésions professionnelles. La limite la plus importante à la réalisation de ce genre d'estimation repose sur la disponibilité des données. Cette disponibilité limitée des données affecte particulièrement l'estimation des coûts des lésions pour les employeurs. Par exemple, plusieurs coûts non assurés par la CSST ont été estimés grâce à des informations obtenues par enquête auprès d'entreprises minières du Québec ou grâce à une étude réalisée dans une entreprise minière. Cette limite est particulièrement problématique concernant le développement d'indicateurs économiques pour l'ensemble des secteurs d'activité économique du Québec. Afin de développer ce genre d'indicateur, l'IRSST devra se questionner sur la nécessité de procéder à l'estimation la plus complète possible des coûts des lésions professionnelles ou se limiter aux éléments de coûts les plus importants et nécessitant des données facilement disponibles. Abstract This study falls within the institute's desire to develop occupational health and safety economic indicators, on which the choice of research priorities could be based, as a complement to the indicators and other information already used at the IRSST. This report attempts to clarify the feasibility of developing such indicators at the IRSST. To do this, this study tests, using available data, methods for estimating the costs of occupational injuries, and produces a portrait of these costs in the Québec mining sector for the 2005-2007 period. In general, this study shows that it is possible to estimate the financial and human costs produced by occupational injuries in a specific economic activity sector. However, this exercise identified certain limitations that could affect the development of economic indicators at the IRSST. The annual costs of occupational injuries in mines are estimated at approximately $130 million (2006), or roughly 5% of the contribution of the mining sector to the Québec GDP. Of this amount, approximately $50 million is attributed to financial costs and $80 million to human costs. Due to the limitations of the methodology used, it is probably an underestimation of the costs of occupational injuries in mines. Analysis of the results also showed that the workers account for close to 67% of the total costs, mainly due to human costs. The employers assume close to 64% of the financial costs. A few methods originating from the scientific literature have allowed certain cost aspects to be estimated. First, the human capital method was used to estimate lost productivity. Then, the health status index method was used jointly with the willingness-to-pay method to estimate in monetary terms the human costs produced by occupational injuries. The most important limitation of this type of estimation is based on the availability of data. This limited availability of data particularly affects the estimation of injury costs for employers. For example, several costs not ensured by the CSST were estimated from information obtained from a survey of Québec mining companies or from a study carried out in a mining company. This limitation is particularly problematic in the development of economic indicators for all of the economic activity sectors in Québec. To be able to develop this type of indicator, the IRSST will have to decide whether it is necessary to do the most complete estimation of the costs of occupational injuries or to limit itself to the most important costs aspects requiring easily available data.

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.025
Threshold uncertainty score0.925

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.058
GPT teacher head0.337
Teacher spread0.279 · 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