Le travail humain, l'ergonomie et les relations industrielles
Bibliographic record
Abstract
Avec ce numéro thématique, la revue Relations industrielles/Industrial Relations publie pour la première fois des articles en ergonomie. De ce fait, le présent article vise deux objectifs: définir l'objet d'étude, l'objectif et la méthodologie d'intervention propres à l'ergonomie et mettre en lumière les points de rencontre et les perspectives de collaboration entre relations industrielles et ergonomie. L'intérêt porté à la question de la collaboration entre ces deux disciplines est expliqué, entre autres, par une «coïncidence historique ». Du cóté de l'ergonomie, la popularité des volets « organisation du travail » et « gestion sociale de l'intervention ergonomique » succéderait à une période où les énergies ont été concentrées sur le développement de modalités concrètes de travail en commun avec les disciplines techniques comme l'ingénierie, l'informatique et l'architecture. Parallèlement à cela, du cóté des relations industrielles s'est développé un intérêt de plus en plus marqué pour les problèmes pratiques de gestion posés par les micromécanismes organisationnels que représente, dans l'entreprise, l'activité réelle et informelle des opérateurs. Trois formes concrètes de collaboration à faire naître entre ergonomes et spécialistes en relations industrielles sont proposées.
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 | 0.004 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.024 | 0.004 |
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".