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Enregistrement W2937670064 · doi:10.4000/activites.4103

Proposition méthodologique en ergotoxicologie pour révéler les expositions à des produits chimiques

2019· article· fr· W2937670064 sur OpenAlexaff
Louis Galey, Nathalie Judon, Caroline Jolly, Fabienne Goutille, Sarah Morelot, Marion Albert, Olivier Lhospital, Patrick H. Martin, Catherine Nöel-Suberville, Pierrick Pasquereau, Agnès Aublet‐Cuvelier, Brahim Mohammed‐Brahim, Alain Garrigou

Notice bibliographique

RevueActivites · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensInstitut de recherche Robert-Sauvé en santé et en sécurité du travail
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0020,009
Communication savante0,0090,007
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,004

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 Opus0,163
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,312 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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