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Enregistrement W1763959705 · doi:10.4000/pistes.3719

Les ressources de l’environnement : au cœur de la construction des savoirs professionnels en situation de travail et de la protection de la santé

2001· article· fr· W1763959705 sur OpenAlexvenueno aff
Céline Chatigny

Notice bibliographique

RevuePerspectives interdisciplinaires sur le travail et la santé · 2001
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkspaceWork (physics)Core (optical fiber)Knowledge managementBusinessHealth professionalsEngineeringComputer sciencePolitical scienceHealth careMechanical engineeringTelecommunicationsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les conditions de formation et d’apprentissage en situation de travail peuvent générer ou accentuer certains risques à la santé et à la sécurité, en particulier dans les situations où le contexte limite les ressources nécessaires dans l’environnement de travail. La construction de ressources opératoires (utiles et utilisables) est alors au cœur des stratégies pour développer des méthodes de travail efficientes (efficaces et sécuritaires). C’est ce que démontre cette étude ergonomique comparative, réalisée dans deux secteurs d’emploi où les conditions de réalisation du travail s’imposent comme conditions d’apprentissage, et où la marge de manœuvre pour mettre en place des activités d’apprentissage est différente. Malgré cette différence, les mêmes catégories de ressources opératoires (spatio-temporelles, humaines et matérielles) et les mêmes catégories de stratégies de construction de ces ressources sont impliquées. Toutefois, chacune de ces catégories n’a pas la même importance relative. Le poids des contraintes spécifiques à chaque secteur détermine l’importance relative de ces catégories et les coûts humains des activités informelles d’apprentissage.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,581
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,405 · 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

Citations32
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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