Les approches législatives du Québec et de l’Ontario en matière de harcèlement psychologique au travail : quel type de prévention pour quels effets?
Bibliographic record
Abstract
Résumé Cet article examine l’effectivité des mesures législatives québécoises et ontariennes en matière de prévention du harcèlement psychologique au travail, en analysant leurs approches distinctes et certains de leurs effets. Le Québec a initialement appréhendé le droit à un milieu de travail exempt de harcèlement comme une condition minimale d’emploi, dans une approche centrée sur la réparation (prévention tertiaire). De son côté, l’Ontario a plutôt choisi d’aborder le harcèlement comme un risque pour la santé et la sécurité au travail (prévention primaire), sans prévoir de recours pour les victimes. Notre étude permet de constater que l’effectivité d’un régime législatif est renforcée lorsqu’elle intègre les trois niveaux de prévention en santé et sécurité du travail (primaire, secondaire, tertiaire). Les réformes québécoises de 2021 et 2024 vont en ce sens, en ajoutant des mesures davantage axées sur la prévention primaire, dans l’objectif d’assurer des milieux de travail exempts de harcèlement.
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 | 0.003 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.001 |
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.
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".