MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1983535588 · doi:10.3917/th.644.0321

Profil statistique des affections vertébrales avec indemnités dans l'industrie de la construction au Québec

2001· article· fr· W1983535588 sur OpenAlexaffabout
Patrice Duguay, Esther Cloutier, M. Lévy, Pier-Luc Massicotte

Notice bibliographique

RevueLe travail humain · 2001
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensInstitut de recherche Robert-Sauvé en santé et en sécurité du travail
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGynecologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<titre>R&#201;SUM&#201;</titre> Au Qu&#233;bec, en&#160;1995, 1 400 des 6 400&#160;l&#233;sions professionnelles survenues dans l&#8217;industrie de la construction sont des affections vert&#233;brales. Les man&#339;uvres constituent la profession dont le niveau d&#8217;incidence des affections vert&#233;brales est le plus &#233;lev&#233;&#160;; suivis par la cat&#233;gorie des &#8220; autres m&#233;tiers et occupations &#8221; (ferrailleur, soudeur, homme de service,&#160;etc.) ainsi que par les ferblantiers. Sept sc&#233;narios d&#8217;accidents sont ressortis des analyses multivari&#233;es. Les variables les plus statistiquement significatives pour diff&#233;rencier les sc&#233;narios sont, par ordre d&#8217;importance, le geste ex&#233;cut&#233;, le genre d&#8217;accident, l&#8217;agent causal de la blessure, la t&#226;che effectu&#233;e et la profession. Les affections vert&#233;brales sont plus souvent qu&#8217;attendu associ&#233;es &#224; l&#8217;ex&#233;cution de t&#226;ches connexes aux t&#226;ches qualifi&#233;es (manutention, t&#226;che pr&#233;paratoire ou subs&#233;quente &#224; une t&#226;che sp&#233;cialis&#233;e, d&#233;placement). Ces r&#233;sultats font ressortir l&#8217;importance d&#8217;orienter la pr&#233;vention et la recherche sur ce type de t&#226;ches effectu&#233;es par des man&#339;uvres mais aussi d&#8217;autres professions (charpentier-menuisier, travailleur de la finition int&#233;rieure,&#160;etc.).

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)0,003
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 consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,229
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,358 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueLe travail humainMême sujetOccupational Health and Safety ResearchTravaux en français237 207