Savoirs professionnels et prévention des TMS : portrait de leur transmission durant la formation et perspectives d’intervention
Bibliographic record
Abstract
Lors de l’organisation de formations dans les entreprises où le travail est considéré manuel et répétitif, le formateur est habituellement choisi parmi les travailleurs expérimentés dont le savoir-faire est reconnu. L’étude a eu pour objectif de faire l’analyse des types de savoirs transmis par des travailleurs-formateurs à des apprentis dans une entreprise du secteur agroalimentaire avec l’objectif de prévenir les troubles musculo-squelettiques. Une analyse des savoirs transmis verbalement par les formateurs a été effectuée à partir d’enregistrements audio provenant du suivi quotidien des formations données. La démarche ergonomique développée dans cette étude a permis de montrer que les savoirs liés à la protection de la santé, au « pourquoi » des gestes et aux repères sont plus difficilement transmis que d’autres. La complexité du phénomène de transmission et la nécessité d’accompagner les travailleurs-formateurs dans le développement de compétences pour transmettre ces savoirs ont été mises en évidence. Des perspectives d’intervention 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 | 0.008 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".