Le transfert de connaissances au RRSSTQ
Bibliographic record
Abstract
Cet article a pour objectif de poser un regard rétrospectif sur les activités scientifiques et les réflexions menées par le regroupement stratégique en transfert de connaissances (RS-TC) afin de dégager des axes de développement sur ce thème en lien avec la santé et sécurité au travail (SST). Afin de dresser ce bilan, nous avons effectué une analyse documentaire à partir de deux sources principales : 1) les activités de type symposiums et tables rondes organisées successivement en 2005, 2006, 2008, 2010 et 2011 et les diverses présentations et publications qui en sont issues et 2) les revues de littérature effectuées sur le transfert des connaissances en SST. Nous présentons d’abord un bref portrait des activités de transfert en SST réalisées par le RS-TC du Réseau de recherche en santé et sécurité du travail (RRSSTQ). Par la suite, nous proposons diverses pistes de réflexion développées à partir des activités menées depuis la création de ce regroupement au sein du RRSSTQ. Par exemple, le piège de restreindre le sens du terme connaissance et de s’y astreindre, le choix d’un intitulé représentatif de la question du transfert au Réseau, la nécessité d’opérer une double articulation individu/organisation, l’importance et la complexité du rôle des relayeurs, la multiplicité des outils de relais, la problématique de l’implantation. Nous terminons sur une piste de réflexion encore inexplorée par la communauté de chercheurs en TC de ce regroupement – les décideurs, auxquels peu d’efforts ont été consacrés – et sur les suites à donner au travail réalisé à ce jour : développer un cadre d’analyse propre à rendre compte des savoirs et savoir-faire développés au Réseau.
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 | 0.058 | 0.071 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.018 | 0.013 |
| Open science | 0.003 | 0.016 |
| Research integrity | 0.005 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.027 | 0.005 |
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".