Prospective ergonomics: origin, goal, and prospects
Notice bibliographique
Résumé
So far ergonomics has been concerned with two categories of activities: correction and design. We propose to add a third category: prospection, and by so doing, we introduce a new series of activities that opens up the future of ergonomics. Corrective ergonomics relates to the past and comes with a demand and a client. It is turned towards the correction of existing situations and aims to reduce or eliminate problems. Here, after delimiting and defining the problem, the challenge is to find the best solution. Ergonomics for design relates to the present and also comes with a demand and a client. It is turned towards the design of new artefacts that have already been identified by a client, and that will allow users to do some activity and attain their goals. Here, after defining the scope of the project and the functional requirements, the challenge is to do the best design. Finally, prospective ergonomics relates to the future and does not come with a demand and a client. It is turned towards the creation of future things that have not been identified yet. Here the challenge is to detect existing user needs or anticipate future ones, and imagine solutions. These three categories of activities overlap and are not exclusive of each other. In this paper we define prospective ergonomics and compare it with corrective ergonomics and ergonomics for design. We describe its origin, goal, and prospects, we analyze its impacts on education and practice, and we emphasize the need of new collaboration between ergonomics and other disciplines.
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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 | 0,019 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,023 |
| Communication savante | 0,015 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».