La santé et la sécurité des élèves en centre de formation professionnelle : approche, représentations, et genre
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de cette recherche était d’étudier les problématiques de santé et de sécurité du travail (SST) en centre de formation professionnelle, dont la SST des élèves. Plusieurs méthodes ont été utilisées auprès des 76 participants (direction, professionnels, enseignants, élèves) : entretiens individuels et collectifs, questionnaires autoadministrés, observations, analyse de documents pour l’enseignement de la SST. Elles ont permis d’étudier les expériences de SST, les prescriptions, les approches, les rôles et les facteurs qui influencent les représentations et les apprentissages. Les élèves (20) provenaient principalement de coiffure et d’électromécanique de systèmes automatisés (19). Les résultats révèlent des représentations différentes selon les groupes d’acteurs, des élèves plus préoccupés par leur SST que ne le pensent leurs intervenants, des atteintes à leur santé, plus nombreuses chez les élèves en coiffure, des approches de la SST selon le genre. La discussion ouvre sur les approches de SST, les spécificités des métiers, les facteurs psychosociaux liés au genre, et les interventions découlant de la recherche.
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 | 0.008 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".