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Enregistrement W4323915068 · doi:10.57071/311rex

L'explication naïve et la perception des risques comme des voies pour améliorer les pratiques de REX: des études dans l'industrie chimique et l'industrie nucléaire

2009· report· fr· W4323915068 sur OpenAlexaff
Safiétou Mbaye, Rémi Kouabenan, Philippe Sarnin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Languefr
DomaineDecision Sciences
ThématiqueRisk and Safety Analysis
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesFondation pour une Culture de Sécurité Industrielle
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’analyse de l’accident soulève de nombreux enjeux dont le poids préfigure également des biais possibles dans l’explication causale et laisse apparaître que l’explication de l’accident peut difficilement être neutre. En l’occurrence, les difficultés rencontrées dans la conduite du REX relèvent en grande partie de conflits qui surviennent lors des analyses d’accidents. Ce document présente quatre études de terrain qui visaient à comprendre l’origine des conflits entre les acteurs du REX lors des analyses d’accidents et à mieux appréhender le rôle de la perception des risques et du climat de sécurité dans la motivation des acteurs à s’impliquer davantage dans les pratiques de REX. Les études sont conduites dans l’industrie chimique et l’industrie nucléaire et portent sur plus de 1000 agents de tous niveaux hiérarchiques (cadres, agents de maîtrise, techniciens, ouvriers) et tous domaines d’activité (prévention, production, maintenance, qualité). La méthodologie repose sur des entretiens, des observations de comité REX, une expérimentation et l’administration de deux questionnaires. Il en ressort que les démarches de REX sont davantage subies qu’elles ne sont portées par les responsables du traitement des accidents en raison des coûts qu’elles engendrent en temps et en énergie, mais aussi à cause du manque d’opérationnalité des règles de traitement des accidents. Il s’avère ensuite que l’absence de dialogue autour des causes des accidents entretient des doutes sur la crédibilité du REX auprès des opérateurs. Mais avant tout, il est clairement établi que la peur d’endosser la responsabilité de l’accident détermine fortement l’explication de l’accident qui devient notamment très défensive. Par exemple, les cadres et les ouvriers se renvoient systématiquement la causalité des accidents: plus ils se sentent menacés par l’analyse d’accident, plus ils en attribuent la survenue à des facteurs internes à l’autre groupe hiérarchique. Les études révèlent également comment les croyances sur les risques conduisent les individus à être plus attentifs au REX sur les accidents directement liés au cœur de métier de leur industrie et moins attentifs au REX sur les accidents de la vie courante, pourtant plus nombreux et plus graves. Enfin, nous montrons en quoi un bon climat de sécurité peut favoriser l’implication des acteurs dans les pratiques de REX.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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.

Tête enseignante Opus0,181
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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