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Enregistrement W2023221257 · doi:10.4000/pistes.3251

L’intégration de la sécurité lors de la conception de machines à risques pour les opérateurs : comparaison de logiques différentes de conception

2005· article· fr· W2023221257 sur OpenAlexvenueno aff
Cécilia De la Garza

Notice bibliographique

RevuePerspectives interdisciplinaires sur le travail et la santé · 2005
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette étude se situe dans le domaine de la conception d’équipements de travail et, a pour but, d’identifier les modalités effectives d’intégration de la sécurité. L’analyse de l’activité de conception met en évidence deux types de voies d’intégration de la sécurité : des « voies directes » et des « voies indirectes ». Les premières renvoient aux aspects normatifs et réglementaires, les deuxièmes à des connaissances individuelles explicites ou implicites sur les usages réels des équipements. La comparaison de deux projets de conception en phase d’essais dans deux bureaux d’étude distincts montre une intégration différente de la sécurité. Dans un cas, l’adhésion est purement normative et émane d’une logique de fonctionnement. Dans l’autre, une logique d’usage favorise la prise en compte de certaines opérations de production et de maintenance dans les choix de conception. Toutefois, dans les deux cas, ces modalités d’intégration de la sécurité ne couvrent qu’une partie de la prévention en amont et ne sont pas systématiques. L’intégration de la sécurité apparaît plus comme une contrainte que comme un atout et n’est pas intégrée dans les cahiers des charges au même titre que les critères techniques fonctionnels et les objectifs de performance. Elle vient se greffer au cours du processus de conception de façon non systématique. Des lacunes au niveau de la sécurité vont alors favoriser la migration du système lors de l’exploitation vers des zones moins certaines et conduire à des accidents ou à des activités limites tolérées à l’usage.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0130,012
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,413 · 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'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

Citations7
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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