Nécessités et limites de l'interdisciplinaire pour étudier le travail et la santé
Notice bibliographique
Résumé
Risques psychosociaux, troubles musculo-squelettiques, souffrance, stress, suicides, vieillissement, qualité de vie au travail… la question du lien problématique entre la santé des personnes et leur travail garde la place qu’elle a conquise depuis une quinzaine d’années dans l’actualité politique, médiatique et scientifique française, mais aussi européenne ou canadienne. Porté par un financement de la Région Île-de-France de soutien à la recherche entre 2011 et 2016, le Groupe d’étude sur le travail et la souffrance (puis santé) au travail (GESTES) est le produit de cet intérêt constant. Il s’est efforcé et continue à tenter de fédérer les acteurs académiques autour de ces problématiques, et plus largement autour de l’analyse interdisciplinaire du travail et de ses liens avec la santé. Au départ de cette initiative, le constat a été fait d’une grande richesse des travaux publiés, mais d’un certain éparpillement des approches et des méthodes mobilisées selon les disciplines, et même les courants au sein des disciplines. Le GESTES a réussi à créer un espace de rencontre et de discussion, rendant possible la confrontation d’un grand nombre des travaux significatifs en la matière, via des séminaires, des colloques, le financement de manifestations scientifiques, de projets doctoraux et post-doctoraux (www.gestes.net). Mais si ces différentes approches ont pu dialoguer, elles gardent aujourd’hui leurs spécificités et l’espace des représentations savantes sur les liens entre santé et travail garde toute sa complexité. (premier paragraphe)
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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 | 0,104 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,015 |
| Communication savante | 0,029 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».