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Record W1763959705 · doi:10.4000/pistes.3719

Les ressources de l’environnement : au cœur de la construction des savoirs professionnels en situation de travail et de la protection de la santé

2001· article· fr· W1763959705 on OpenAlexvenueno aff
Céline Chatigny

Bibliographic record

VenuePerspectives interdisciplinaires sur le travail et la santé · 2001
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicOccupational Health and Safety Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsWorkspaceWork (physics)Core (optical fiber)Knowledge managementBusinessHealth professionalsEngineeringComputer sciencePolitical scienceHealth careMechanical engineeringTelecommunicationsArtificial intelligence

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les conditions de formation et d’apprentissage en situation de travail peuvent générer ou accentuer certains risques à la santé et à la sécurité, en particulier dans les situations où le contexte limite les ressources nécessaires dans l’environnement de travail. La construction de ressources opératoires (utiles et utilisables) est alors au cœur des stratégies pour développer des méthodes de travail efficientes (efficaces et sécuritaires). C’est ce que démontre cette étude ergonomique comparative, réalisée dans deux secteurs d’emploi où les conditions de réalisation du travail s’imposent comme conditions d’apprentissage, et où la marge de manœuvre pour mettre en place des activités d’apprentissage est différente. Malgré cette différence, les mêmes catégories de ressources opératoires (spatio-temporelles, humaines et matérielles) et les mêmes catégories de stratégies de construction de ces ressources sont impliquées. Toutefois, chacune de ces catégories n’a pas la même importance relative. Le poids des contraintes spécifiques à chaque secteur détermine l’importance relative de ces catégories et les coûts humains des activités informelles d’apprentissage.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.020
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity
Consensus categoriesScience and technology studies, Research integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.581
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0200.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0040.005
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0020.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.033
GPT teacher head0.439
Teacher spread0.405 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations32
Published2001
Admission routes1
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