En apprentissage : quels rapports aux risques du métier et à la santé au travail ? Explorer le rapport à la formation, au métier et à la santé au travail des jeunes travailleures
Notice bibliographique
Résumé
Cet article présente un projet de recherche-intervention visant à comprendre les représentations des apprentis carrossiers, coiffeurs et esthéticiennes concernant la prévention du risque cancérogène, et à expérimenter des interventions pédagogiques pour les sensibiliser à cette problématique. La méthodologie combine des entretiens (n=72) et des observations en ateliers et en classe. Des interventions ont été menées dans quatre classes, avec des effets mesurés par des entretiens et des questionnaires. Bien que les apprentis soient conscients des enjeux de santé, leur capacité d’action en matière de prévention est limitée, en raison de leur place dans la division du travail et des normes professionnelles liées au genre. Le risque cancérogène, avec ses effets différés, est difficile à appréhender, nécessitant des stratégies pédagogiques adaptées. Les interventions, bien qu’efficaces pour amorcer un changement de pratiques, peinent à faire prendre conscience des freins structurels. Un changement global nécessite des actions à grande échelle et des ajustements dans les environnements de 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 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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».