Contraintes organisationnelles et gestion des risques en milieu ouvert : l’activité des monteurs installateurs de structures de fête
Bibliographic record
Abstract
Dans cet article, nous analysons l’activité des monteurs installateurs de structures de fête, agents d’une collectivité territoriale dans une grande ville. L’objectif est de mettre en évidence, dans ce type de système ouvert, les contraintes organisationnelles dues à la multiplicité des niveaux de décision et des réseaux d’acteurs ayant chacun leurs objectifs spécifiques. Ces contraintes ont un coût pour les opérateurs, en particulier en ce qui concerne les risques encourus.Après avoir montré les limites de la gestion verticale des risques, les régulations individuelles et collectives mises en place dans les équipes dans le but de gérer les risques sont analysées du point de vue de l’articulation des rôles des anciens et des novices dans le processus d’action, dans plusieurs situations.La méthodologie employée associe à l’analyse in situ des questionnaires et des tableaux de bord. Elle permet de mettre en évidence des situations critiques occasionnées par les interventions de multiples acteurs, en amont des chantiers et sur les sites. Ces intervenants perturbent la gestion horizontale des risques assurée par les anciens, les conduisant à faire des compromis, souvent au détriment de leur santé.
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 | 0.009 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".