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Enregistrement W2022238287 · doi:10.4000/pistes.3282

Apport de différentes sources de données à la description comparée des contraintes et à l’amélioration d’un groupe de postes occupés en rotation

2004· article· fr· W2022238287 sur OpenAlexvenueno aff
Anne Falardeau, Nicole Vézina

Notice bibliographique

RevuePerspectives interdisciplinaires sur le travail et la santé · 2004
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueErgonomics and Musculoskeletal Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Une intervention ergonomique s’est déroulée dans une usine d’abattage et de transformation du porc. Cette étude consistait à analyser et comparer un groupe de huit postes occupés en rotation, afin de proposer une organisation du travail et un aménagement des postes visant à diminuer les contraintes associées à chacun des postes et à optimiser les bénéfices à tirer de la rotation. Afin de permettre la comparaison des postes entre eux, différents outils méthodologiques (entretiens, observations, autoconfrontations) ont été utilisés dont un questionnaire, auquel a répondu un groupe de 19 éviscéreurs, qui comportait des échelles de comparaison pour 13 paramètres (apprentissage, cadence, espace, couteaux, segments corporels sollicités). Les recommandations ont été élaborées grâce à un sondage, des rencontres collectives et des essais. Les résultats montrent que la rotation à l’intérieur du groupe de postes étudiés peut permettre une distribution des contraintes aux différents segments corporels au cours de la journée de travail. Les difficultés liées à l’apprentissage sur ces postes et ses liens avec la cadence ont également été mises en évidence. Plusieurs recommandations ont été proposées tant au niveau de l’aménagement des postes que de l’organisation du travail.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,044
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,189
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,231

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0440,189
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0160,012
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,307 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations8
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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