Travail collectif pluridisciplinaire dans la prévention des risques professionnels complexes : ressources et contraintes du contexte au Québec et en France
Notice bibliographique
Résumé
Dans le cadre d’une étude menée au sein de services de santé au travail au Québec et en France, nous nous intéressons aux conditions favorables aux pratiques de travail collectif pluridisciplinaire (TCP). Face à des problèmes de santé complexes, tels que les troubles musculosquelettiques (TMS) ou les troubles de santé psychologique (TPS), des professionnels de différents métiers sont amenés à collaborer, notamment pour mener des actions de prévention primaire ayant pour cible les conditions de réalisation du travail. Le contexte dans lequel oeuvrent, d’une part, les équipes de santé au travail (ESAT) au Québec et, d’autre part, les services de santé au travail interentreprises (SSTi) en France diffèrent en raison de leur histoire, leurs cadres juridique et institutionnel, leurs missions et dispositifs. En étudiant les actions en milieu de travail menées par les acteurs de ces services, à partir de données recueillies par le biais d’observations et d’entretiens réalisés dans les deux contextes, nous examinons les formes de travail collectif pluridisciplinaire en prévention des TMS. Ceci nous a permis de mettre en lumière les contraintes et les ressources qu’offre, à cet égard, chacun des contextes. Nous constatons que le contexte québécois, avec son approche de santé publique qui prescrit une démarche structurée faisant appel à la pluridisciplinarité, permet des formes plus élaborées de travail collectif grâce au partage d’outils communs et aux prises de décisions collectives quant aux modalités de l’intervention. Dans le contexte français, bien que les formes du travail collectif pluridisciplinaire soient moins développées, le mandat de prévention assuré par les services de santé au travail permet un élargissement du périmètre d’action que l’on ne retrouve pas dans le contexte québécois. Ces résultats interrogent les marges de manoeuvre offertes par les dispositifs en vue d’une prévention durable et efficace des risques professionnels.
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 | 0,013 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».