Interroger l’organisation du travail au regard des marges de manœuvre en conception et en fonctionnement. La rotation est-elle une solution aux TMS ?
Bibliographic record
Abstract
Une intervention ergonomique participative a été conduite pour concevoir un atelier de découpe de canard gras. La méthodologie mise en place, basée sur la conduite de projet, a permis aux ergonomes d’intervenir sur la conception des outils de production (chaîne à obus), sur l’organisation du travail sur la chaîne, sur la formation des opérateurs à la nouvelle méthode de découpe, et sur la présence effective d’un encadrement de proximité.C’est principalement au regard de cette intervention, mais sans en avoir à ce jour tous les résultats, que, dans la première partie de cet article, nous nous proposons de définir un cadre théorique, ainsi qu’un cadre méthodologique, permettant d’appréhender de manière globale la prévention des troubles musculo-squelettiques (TMS) en conception autour de la notion de marge de manœuvre.Dans un second temps, en interrogeant la rotation du point de vue des marges de manœuvre des opérateurs, nous tenterons de poser un certain nombre de conditions à la mise en place de la rotation dans un atelier de découpe, pour que celle-ci puisse constituer une solution efficace en termes de prévention des TMS, mais aussi d’efficacité productive.
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 | 0.007 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| 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".