Health and safety in the workplace - conclusions
Notice bibliographique
Résumé
The Comparative Labor Law Dossier (CLLD) in this issue 2/2015 of IUSLabor is dedicated to Health and Safety in the Workplace. Aside from Spain, we have had the collaboration of internationally renowned academics and professionals of the following countries: Belgium, France, Italy, Luxembourg, the United Kingdom, Chile, Costa Rica, Mexico, Peru, Uruguay, Canada and the United States. Without detriment to recommend our readers the reading of these articles, we have drawn the top 10 conclusions. Furthermore, we have elaborated a summary table with the most relevant issues regarding health and safety in the workplace in the different legal systems analyzed in this issue of IUSLabor. El Comparative Labor Law Dossier (CLLD) de este numero 1/2015 de IUSLabor esta dedicado a la sucesion y transmision de empresas. Ademas de Espana, hemos obtenido la participacion de academicos y profesionales de prestigio de los siguientes paises: Belgica, Francia, Italia, Luxemburgo, Reino Unido, Chile, Costa Rica, Mexico, Peru, Uruguay, Canada y Estados Unidos. Sin perjuicio de recomendar a nuestros lectores la lectura del capitulo correspondiente a cada uno de los paises citados, en las paginas que se suceden hemos incluido las 10 conclusiones principales que hemos alcanzado. Asimismo, hemos elaborado un cuadroresumen con aquellas cuestiones mas relevantes en materia de seguridad y salud laboral en los distintos ordenamientos juridicos analizados en este numero de IUSLabor. Titulo: Seguridad y salud laboral. Conclusiones IUSLabor 2/2015 Manuel Luque Parra and Anna Gines i Fabrellas 2
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,009 |
| Communication savante | 0,014 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».