Construire un projet durable de prévention des TMS : dimensions stratégique et pédagogique d’une intervention ergonomique
Bibliographic record
Abstract
Cet article se situe dans le cadre d’une recherche sur la pratique de l’ergonomie. Il s’appuie sur une mise en récit structurée d’un cas d’intervention dont l’objet est l’élaboration d’une démarche de prévention au sein de la Direction des ressources humaines d’une région française. Sollicitées initialement pour définir une « mallette de prévention » généralisable à tous les lycées de cette région, nous orientons notre intervention vers l’accompagnement et le développement d’un projet visant la conception et la mise en place de solutions de prévention pérennes. Pour répondre à cet objectif, l’intervention est pensée comme un acte pédagogique (Dugué et coll., 2010) et stratégique (Crozier et Friedberg, 1997) dont l’objectif est de transformer les représentations des acteurs (décisionnaires, gestionnaires, proviseurs et encadrants dans les établissements scolaires...) sur les interactions entre logique gestionnaire, qualité du travail et santé. Plusieurs « leviers » ont été utilisés dans ce but : la construction d’un modèle explicatif et situé de la survenue de troubles musculo-squelettiques, la mise en lumière des écarts entre des données sociales régionales (par exemple absentéisme) et la réalité effective de ces données dans chaque établissement, le recours à des analyses singulières de l’activité pour nourrir la construction du projet de prévention. Ces analyses singulières ont démontré la valeur stratégique du cas comme support d’apprentissage, de généralisation et de transformation des représentations. Au-delà de ces composantes formelles, nous constatons qu’une stratégie de communication « opportuniste » a permis de construire un processus d’influence qui a soutenu la réussite de l’intervention.
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 | 0.018 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
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".