Stratégie de communications et perceptions du risque à la santé et à la sécurité du travail en lien avec la COVID-19 : le cas des producteurs agricoles au Québec
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire examine les perceptions et les pratiques de travail sécuritaires des producteurs agricoles au début de la pandémie de la COVID-19 ainsi que les différents défis rencontrés en matière de santé et de sécurité du travail. La recherche vise à comprendre les facteurs individuels (p.ex. niveau de connaissances) et contextuels (c.-à-d. l’environnement immédiat de travail, l’entreprise agricole, le secteur d’activité agricole) ayant influencé la perception du risque et les pratiques de travail sécuritaires adoptées par des producteurs agricoles en marge de la crise de la COVID-19. Pour ce faire, des entretiens semi-dirigés ont été effectués d’auprès d’éleveurs de porcs (n=20) au début de la pandémie de la COVID-19. Ces entretiens font partie du volet qualitatif de l’étude Éleveurs de porcs en santé (Beauregard et al., 2023). De ce volet, onze entretiens ont été analysés grâce à une combinaison des deux modèles théoriques, soit le modèle des croyances relatives à la santé (HBM) et la théorie du comportement planifié (TPB). Des sources documentaires publiques diffusées par treize acteurs clés issus de différents milieux (p.ex. gouvernemental, mouvement associatif agricole) visant à appuyer les travailleurs et les producteurs agricoles dans la prévention de la transmission de la COVID-19 ont aussi été examinées en complément. L’analyse des sources documentaires a permis de dégager trois thèmes portant sur les incitatifs à l’action : 1) sensibiliser et informer; 2) agir en prévention primaire à la ferme ; et 3) intervenir en prévention tertiaire en cas d’infection et appuie le constat selon lequel des incitatifs à l’action multiples ont été mobilisés pour stimuler une gestion efficace de la COVID-19 à la ferme. On constate que les acteurs clés ont bien adopté une communication de crise axée sur les risques et les soins afin de prévenir le risque d’infection et de propagation du SARS-CoV-2. L’analyse des entretiens semi-dirigés précise que les éleveurs ont utilisé les sources documentaires et les recommandations de la santé publique provinciale ou fédérale pour se renseigner sur la nature de la COVID-19 et les pratiques de travail sécuritaires à adopter sur leur ferme. En plus, chaque composante analytique de la perception individuelle du risque conceptualisée par les deux modèles théoriques se retrouve dans l’analyse globales des entretiens semi-dirigés, permettant d’une part d’éclairer pertinemment des éléments de contexte des pratiques de travail sécuritaires, et d’autre part confirmant l’apport important de chaque élément analytique pour expliquer l’adoption des pratiques de travail sécuritaires adoptées par les éleveurs en marge de la COVID-19.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".