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Enregistrement W2109811722 · doi:10.4000/pistes.3834

Démarches d’ergonomie participative pour réduire les risques de troubles musculo-squelettiques : bilan et réflexions

2000· article· fr· W2109811722 sur OpenAlexvenueno aff
Marie St-Vincent, Georges Toulouse, Marie Bellemare

Notice bibliographique

RevuePerspectives interdisciplinaires sur le travail et la santé · 2000
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article traite d’interventions d’ergonomie participative réalisées par trois chercheurs dans différents milieux. En introduction, l’article situe l’approche développée par rapport à la littérature dans le domaine. Un bilan est ensuite présenté des principales composantes de notre démarche. Les grandes caractéristiques de l’approche sont d’abord décrites puis les structures de participation, comme les groupes Ergo, sont ensuite expliquées. La place faite aux travailleurs de l’entreprise est discutée et les éléments de la formation donnée sont présentés. Les actions réalisées sur les situations de travail sont détaillées ; celles-ci vont du choix des postes à risque jusqu’à l’implantation et le suivi des solutions. Un tableau présente les caractéristiques des milieux étudiés et trace le bilan des interventions réalisées sur 38 situations de travail. On constate que les transformations touchent souvent l’aménagement du poste, les équipements et outils et, plus rarement, l’organisation du travail. La discussion vise à partager des réflexions inspirées par notre pratique et à ouvrir des avenues de recherche. Cinq thèmes sont abordés : l’influence du contexte organisationnel et social sur la démarche participative ; les processus en jeu au sein des groupes Ergo ; la qualité des analyses réalisées par les participants ; la place des facteurs organisationnels et psychosociaux dans la démarche participative ; et finalement, les questions liées à l’évaluation de cette démarche. En guise de conclusion nous rappelons les points forts et les limites de l’approche et proposons des pistes de recherche.

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, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,786
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,340 · 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

Citations35
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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