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Enregistrement W2136185794 · doi:10.7202/1006119ar

Si le bruit rend sourd, rend-il nécessairement sourde ?

2011· article· fr· W2136185794 sur OpenAlexaffvenueabout
Karen Messing, Katherine Lippel, Susan Stock, France Tissot

Notice bibliographique

RevueRevue multidisciplinaire sur l emploi le syndicalisme et le travail · 2011
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensInstitut National de Santé Publique du QuébecUniversité de MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Au Québec, des données spécifiques concernant les conditions d’emploi, de travail et de rémunération des hommes et des femmes sont publiées régulièrement. Depuis peu, des données ventilées selon le sexe commencent à alimenter les efforts de prévention en santé au travail. Malgré ces progrès, certains défis techniques, idéologiques et politiques demeurent: allant des difficultés dans les calculs des populations à risque, à la réticence à adapter les postes de travail ou à adapter la formation à la spécificité biologique des femmes. La recherche sur la santé des femmes au travail a beaucoup progressé, mais il reste plusieurs étapes à franchir. Notons également que les spécificités associées au genre des hommes sont presqu'entièrement oubliées dans les études. Il est difficile de conserver un équilibre entre la protection de la santé et l’égalité des sexes dans la recherche et l’intervention en santé au travail. Pour assurer cet équilibre, la recherche doit se faire en collaboration avec les travailleuses et travailleurs. Ils peuvent ainsi contribuer à construire une base solide d’informations qui permettront aux gouvernements, aux organismes responsables de la prévention en santé au travail, aux employeurs et aux syndicats de tenir compte, dans leurs politiques, des besoins des deux sexes en santé au 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 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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,584
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,004

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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,257 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations7
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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