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Enregistrement W2474221570 · doi:10.7202/1036258ar

Conditions de travail et parcours dans l’entreprise. Vers une transformation qui intègre l’ergonomie et le genre ?

2016· article· fr· W2474221570 sur OpenAlexaffvenue
Florence Chappert, Karen Messing, Éric Peltier, Jessica Riel

Notice bibliographique

RevueRevue multidisciplinaire sur l emploi le syndicalisme et le travail · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueWorkplace Health and Well-being
Établissements canadiensUniversité du Québec en OutaouaisUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’ergonomie est la discipline qui a pour objet de transformer les milieux de travail afin d’améliorer la santé. L’ergonome entreprend ses travaux à la suite d’une demande du milieu. Bien que la division des emplois, des postes et des tâches de travail selon le genre puisse poser des problèmes pour la santé et le bien-être des femmes et des hommes, rares sont les demandes en ergonomie qui portent sur le genre. En France, à partir de 2009, l’Agence nationale pour l’amélioration des conditions de travail (ANACT) a décidé d’adopter une approche de genre dans ses interventions. Nous présentons ici une description d’une intervention centrée sur un poste pénible occupé majoritairement par des femmes. Les résultats de cette intervention ont contribué à alimenter les activités de l’ANACT ainsi que les décisions de politiques publiques. Nous appuyant sur le bilan de cette intervention, nous examinons l’opportunité de transformer le travail des femmes et des hommes à partir d’une approche de genre employée sur le terrain. Nous constatons qu’il est difficile d’entrer et de demeurer dans les milieux de travail en parlant explicitement d’égalité, de justice et de rapports de pouvoir. Mais parler uniquement de pénibilité et de santé ne permet pas toujours d’aborder les problèmes d’organisation du travail selon le genre qui affectent différemment la santé des travailleuses et des travailleurs.

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)0,006
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, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,701
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,330
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; 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

Citations9
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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