Proposition méthodologique en ergotoxicologie pour révéler les expositions à des produits chimiques
Notice bibliographique
Résumé
L’ergotoxicologie a constitué depuis une quinzaine d’années un corpus conceptuel et méthodologique (Garrigou, 2011 ; Mohammed-Brahim & Garrigou, 2009) afin de contribuer à la prévention des expositions des travailleurs aux produits chimiques. Faisant suite au texte de Mohammed-Brahim et Garrigou (2009) publié dans cette revue, cet article présente les derniers développements méthodologiques en ergotoxicologie et en particulier les apports de l’usage de mesures en temps réel synchronisées à des enregistrements vidéo de situations de travail. La méthodologie fait alors appel à une technique de video exposure monitoring (VEM), dont l’objectif est de « révéler » des situations d’exposition à des produits chimiques, afin de les mettre en débat au sein des entreprises et les transformer dans une logique préventive. Cette contribution méthodologique s’appuie sur un retour d’expérience basé sur trois études de cas. Enfin, nous discutons les perspectives de cette méthodologie pour l’ergonomie afin de développer des pratiques de prévention impliquant les travailleurs, leur encadrement et les acteurs de la santé au travail.
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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 | 0,016 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,004 |
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.
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 ».