Scénarios d’accidents occasionnés par une perturbation du mouvement dans les secteurs de la construction et de la métallurgie. Pour une prévention locale et diversifiée
Notice bibliographique
Résumé
La prévention des lésions consécutives à des heurts, des glissades, des coincements ou toute autre perturbation du mouvement au travail constitue un enjeu considérable. Cent quarante-trois récits d’accidents survenus dans les secteurs de la construction et de la métallurgie ont été analysés au moyen d’une approche probabiliste pour en extraire les scénarios récurrents. Ces récits ont été décrits par 30 facteurs génériques puis par 8 scénarios récurrents. Les perturbations du mouvement se produisaient le plus souvent alors que le travailleur manipulait un objet. Elles s’expliquent par l’intervention notamment d’incidents techniques, de coactivité ou de contraintes liées au travail collectif, soulignant le rôle de l’organisation du travail. Les facteurs/scénarios identifiés étaient plus ou moins présents (voire absents) suivant le secteur d’activité considéré. Les résultats plaident pour une prévention locale et diversifiée, croisant les logiques de production et de sécurité et recherchant un équilibre entre une conception défensive de la sécurité et une augmentation de la résilience du système.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».