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Enregistrement W1695223507 · doi:10.4000/pistes.3830

Réflexions sur une expérience interdisciplinaire dans le cadre d’une recherche exploratoire

2000· article· fr· W1695223507 sur OpenAlexvenueno aff
Hélène David, Esther Cloutier, Catherine Teiger, Johanne Prévost

Notice bibliographique

RevuePerspectives interdisciplinaires sur le travail et la santé · 2000
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueAging, Elder Care, and Social Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Une étude de cas exploratoire a été réalisée auprès d’auxiliaires familiales et sociales et d’infirmières d’un service de maintien à domicile afin : 1) d’identifier les diverses contraintes faisant de leurs tâches un risque pour leur santé ; 2) d’étudier les stratégies mises en œuvre pour réduire l’effet de ces contraintes et 3) d’apporter une attention particulière aux variations en fonction de l’âge et de l’expérience de la main-d’œuvre. Il a donc semblé pertinent d’associer les approches de la statistique de la santé et des populations, de la sociologie du travail et du vieillissement ainsi que de l’ergonomie. Cet article, basé sur l’analyse détaillée de deux exemples, se veut une réflexion à posteriori visant à clarifier pourquoi cette collaboration interdisciplinaire a semblé aller de soi ; quelles ont été les contributions propres à chaque discipline et ce que cette collaboration a pu apporter de plus. La contribution de l’interdisciplinarité se situe, d’une part, au niveau de la recherche, avec des retombées scientifiques globales et en termes d’avancées disciplinaires, et, d’autre part, au niveau du milieu, avec des retombées fonctionnelles ainsi que certaines autres qui touchent la dynamique du changement social.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,347 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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