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Record W1918563532 · doi:10.4000/pistes.1843

Élaboration d’un cadre de référence pour l’étude des stratégies : analyse de l’activité et étude de cas multiples dans deux usines de crabe

2011· article· fr· W1918563532 on OpenAlexvenueaboutno aff
Marie-Ève Major, Nicole Vézina

Bibliographic record

VenuePerspectives interdisciplinaires sur le travail et la santé · 2011
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicMusculoskeletal pain and rehabilitation
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’étude des stratégies mises en œuvre par les travailleurs-euses est partie intégrante de l’analyse de l’activité de travail en ergonomie. Cette étude propose un cadre de référence pour le recueil et l’analyse des stratégies et décrit la nature et les enjeux des stratégies développées par des travailleuses saisonnières de l’industrie de la transformation du crabe aux prises avec des troubles musculo-squelettiques. Reposant sur un devis méthodologique combinant l’approche centrée sur l’analyse de l’activité de travail et celle d’une étude de cas multiples de 16 travailleuses (8 à Terre-Neuve ; 8 au Québec) suivies pendant deux années consécutives, divers entretiens et des observations de l’activité et de l’organisation du travail ont été réalisés. Les résultats permettent de constater que les travailleuses élaborent une grande variété de types de stratégies pour gérer leur douleur (19 catégories de stratégies). On constate autant les bienfaits associés à certaines stratégies que les compromis coûteux que représentent d’autres stratégies pour la santé. Le cadre de référence élaboré de manière inductive et ancré empiriquement dans les données recueillies sur le terrain constitue un outil dont pourront disposer les chercheurs et les ergonomes pour l’identification et le classement des stratégies.

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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.459
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.022
GPT teacher head0.323
Teacher spread0.301 · 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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
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

Citations20
Published2011
Admission routes2
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