Entrevue guidée avec Karen Messing
Notice bibliographique
Résumé
Karen Messing nous a accordé une entrevue pour la rubrique des Défricheurs de PISTES de la revue. Dans son cas nous devons plutôt parler d’une défricheuse de pistes. En effet, tout au long de sa vie professionnelle elle s’est intéressée aux particularités reliées à la question du genre dans le travail et plus particulièrement au travail des femmes et à ses conséquences sur leur santé. Elle était professeure à l’Université du Québec à Montréal, elle vient tout juste de prendre sa retraite « officielle ». Elle est détentrice d’un doctorat en biologie et elle s’est graduellement intéressée à la question de l’environnement de travail et à ses effets sur la santé des personnes. Au début des années 90, elle est allée se perfectionner en ergonomie afin de se doter d’outils d’analyse du travail. Ses recherches ont porté sur plusieurs métiers (préposés aux bénéficiaires, préposés au nettoyage, caissières, etc.). Karen Messing a publié plusieurs livres et articles scientifiques sur la question qui sont importants. Nous vous invitons à la connaître un peu mieux.
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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 | 0,006 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,066 | 0,048 |
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 ».