Rotation des postes, assignation temporaire et impact des absences dans une usine d’abattage et de transformation du porc
Bibliographic record
Abstract
Une intervention ergonomique s’est déroulée dans une usine d’abattage et de transformation du porc. Son objectif était de décrire la gestion de la rotation de même que l’application d’une mesure de réadaptation appelée assignation temporaire (AT). Cette mesure favorise le retour dans leur milieu de travail de travailleurs ayant été victimes d’un accident de travail ou d’une maladie professionnelle, tel que les troubles musculosquelettiques (TMS). De plus, il s’agissait de tenter de mieux comprendre de quelle façon les deux mesures sont interdépendantes. Les travailleurs du département d’abattage sont parvenus à mettre sur pied une rotation fort complexe qui tente de maximiser les possibilités de changements dans le rythme et de variation dans l’exécution des gestes de travail et dont l’objectif est, entre autres, la prévention des TMS. Bien qu’il soit accepté que les rotations des travailleurs et travailleuses plus âgés puissent se limiter à des postes moins difficiles physiquement, les employés refusent que leurs postes plus légers soient écartés de la rotation par la gestion des AT. Cette étude met en évidence les difficultés de gestion de l’AT alors que le grand nombre de travailleurs absents de leur poste ne permet pas à la rotation de se maintenir selon les modalités qui permettraient un meilleur équilibre entre la santé et la production.
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 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.001 |
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".