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Enregistrement W7132008328

Intérimaires en sécurité. Quelles pratiques de prévention au-delà de nos frontières ?

2019· report· fr· W7132008328 sur OpenAlexaboutno aff
Jean-Michel Schweitzer, Catherine Filpa

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2019
Typereport
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMinistry of TransportFree accessEnvironmental reporting
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ContexteL’Observatoire de l’Intérim et du Recrutement est maître d’œuvre d’une étude commanditée par laCommission Paritaire Nationale de Santé et de Sécurité au Travail (CPNSST) de la branche du travailtemporaire.Son objet est d’identifier, dans les politiques de prévention de cinq pays étrangers, des pratiques de nature àalimenter la réflexion des partenaires sociaux de la branche en France. Les pays concernés sont : l’Allemagne,la Belgique, l’Espagne (en particulier la communauté autonome de Catalogne), le Canada (en particulier laprovince du Québec) et les Pays-Bas.DocumentsL’étude a donné lieu aux productions finales suivantes :• Allemagne, Belgique, Canada, Espagne, Pays-Bas, focus sur 21 expériences inspirantes(Cahier n°1, 64 pages)Dans ce recueil, après une rapide présentation de certaines caractéristiques du pays, 21 expériencesremarquables sont présentées sous forme de fiches.• Monographies détaillées(Cahiers n°2 à 6, 25 à 54 pages par monographie)Le secteur de l’intérim et l’organisation de la santé et de la sécurité au travail dans les pays observéssont présentés avec davantage d’informations. Ces 5 monographies, dont certains thèmesnécessiteraient d’être encore approfondis, consignent les résultats obtenus dans le temps imparti àl’étude, c’est-à-dire une année. Malgré leur hétérogénéité, les monographies apportent de précieuxrenseignements.• Bibliographie transversale(Cahier n°7, 19 pages)Elle restitue une information sur la littérature consultée durant les travaux. Les référencesbibliographiques y sont complémentaires à celles qui figurent déjà dans les monographies.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil0,224

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,009
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,002

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
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