Quelle est la relation entre les troubles musculo-squelettiques (TMS) liés au travail et les facteurs psychosociaux ?
Bibliographic record
Abstract
La littérature scientifique reconnaît l’origine multifactorielle des troubles musculo-squelettiques (TMS) liés au travail. Au-delà des facteurs biomécaniques et personnels, les facteurs organisationnels et psychosociaux contribuent également à la genèse des TMS liés au travail, mais les relations entre ces problèmes de santé et ces facteurs d’exposition sont complexes et largement méconnues. De plus, il y a un manque de consensus sur ce que signifient les « facteurs psychosociaux du travail » et ce qui constitue le contexte organisationnel du travail. Notre équipe s’est penchée sur ces questions. Cet article décrit, à partir d’exemples, l’évolution de la pensée au regard des facteurs psychosociaux au travail associés à la santé au cours des trente dernières années. Puis, il présente un modèle conceptuel de la genèse des TMS liés au travail qui incorpore des facteurs psychosociaux du travail et le rôle médiateur possible de la détresse psychologique.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".