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Record W7104289549 · doi:10.71781/1304

La prise en compte du sexe et du genre lors de l'analyse de la violence au travail et de l'insécurité d'emploi dans le contexte des démarches ergonomiques pour prévenir les troubles musculosquelettiques liés au travail

2025· dissertation· fr· W7104289549 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2025
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicWorkplace Violence and Bullying
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPoison controlContext (archaeology)Gender relationsGender identitySexual abuse

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les troubles musculosquelettiques liés au travail (TMS) constituent un enjeu majeur de santé publique. Ils sont influencés par divers facteurs organisationnels, psychosociaux et physiques du milieu de travail et affectent différemment les hommes et les femmes. Le guide 2021 de l'Institut national de santé publique du Québec (INSPQ) pour l'évaluation des facteurs du milieu de travail contribuant aux TMS comprend un outil qui évalue 10 dimensions pour l’analyse du contexte organisationnel et de l’environnement social du travail liées à ces troubles. Cette étude s'est concentrée sur deux de ces dimensions : la « Violence au travail » (y compris le harcèlement psychologique, le harcèlement sexuel et la violence physique) et « l'Insécurité d'emploi ». Les femmes sont souvent plus vulnérables à la violence au travail, en particulier lorsqu'elles sont exposées à l'insécurité d'emploi. Cette étude vise à améliorer la prise en compte du sexe et du genre pour ces deux dimensions de cet outil lors des interventions de prévention des TMS. En utilisant une adaptation de la « Technique de Recherche d'Information par l'Animation d'un Groupe d'Experts » (TRIAGE), 11 participant.e.s ayant une expertise dans des domaines liés à nos objectifs de recherche ont été invité.e.s à compléter un sondage sur la meilleure façon de bonifier les items de ces deux dimensions. Ensuite, une réunion de groupe a été organisée pour parvenir à un consensus sur les modifications proposées. Des 11 participant.e.s invités, dix ont répondu au sondage et neuf ont participé à la réunion. Une analyse qualitative du contenu des résultats du questionnaire et de la transcription de la réunion de groupe a été menée pour permettre une compréhension plus approfondie des perceptions des participant.e.s concernant les facteurs sous-jacents influençant la violence au travail et l'insécurité d'emploi et leur contribution potentielle aux TMS, en particulier liés aux enjeux de sexe ou genre. La plupart des suggestions et des commentaires des participant.e.s concernaient les défis psychosociaux et organisationnels souvent rencontrés par les femmes, mais pas pris en compte dans l'outil original, comme une définition révisée du « harcèlement psychologique » incluant la violence fondée sur le genre. D'autres ont suggéré des modifications pour mieux considérer d'autres expositions professionnelles contribuant aux TMS, par exemple, l'ajout d'un nouvel exemple de harcèlement psychologique concernant la violence verbale et les menaces. Pour mieux prévenir les TMS chez les hommes et chez les femmes, les particularités du travail des hommes et des femmes doivent être considérées, et des recherches futures sont encouragées afin d’explorer comment mieux tenir compte du sexe/genre dans les autres dimensions de cet outil.

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)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.011
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: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.235
Threshold uncertainty score0.467

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.011
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0040.004
Science and technology studies0.0050.005
Scholarly communication0.0080.004
Open science0.0020.003
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0120.001

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 head0.024
GPT teacher head0.348
Teacher spread0.324 · 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".

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Published2025
Admission routes1
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