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Enregistrement W2133132855 · doi:10.7202/031549ar

Va te faire soigner, ton usine est malade : la place de l’hystérie de masse dans la problématique de la santé des femmes au travail

2006· article· fr· W2133132855 sur OpenAlexaffvenue
Carole Brabant, Donna Mergler, Karen Messing

Notice bibliographique

RevueSanté mentale au Québec · 2006
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalInstitut de recherche Robert-Sauvé en santé et en sécurité du travailUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L'hystérie de masse se déduit comme l'occurrence épidémique d'une série de symptômes physiques en l'absence de désordre organique et d'agent pathogène identifiables. En dépit de larges variations individuelles et contextuelles, une étonnante similarité unit les différents épisodes rapportés dans la littérature : présence d'un événement déclencheur, progression et régression rapide de symptômes diffus et prédominance de femmes parmi les cas. Nous résumons les recherches dans ce domaine et discutons de la surreprésentation des femmes à travers les hypothèses rattachées à : 1- la biologie et le poids de la socialisation différentielle des hommes et des femmes ; 2- la mauvaise évaluation des risques environnementaux, organisationnels et ergonomiques dans les milieux où l'on assiste à l'hystérie de masse. L'interprétation féministe, en filigrane, s'attaque au préjugé de la vulnérabilité féminine pour mettre en lumière la sous-estimation de la pénibilité des conditions de travail des femmes.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,245
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,345
Écart entre enseignants0,327 · 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

Citations13
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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