Pouvoir d’agir et capacités d’agir : une perspective méthodologique ?
Bibliographic record
Abstract
Cet article présente une perspective méthodologique d’appréciation des capacités et pouvoir d’agir des différents acteurs de l’entreprise dans le champ de la santé, sécurité et conditions de travail. L’innovation que nous proposons réside dans l’élaboration du « Questionnement du Pouvoir d’Agir » (QPA). Cet outil s’est construit à partir d’un questionnaire québécois, mesurant le pouvoir d’agir sur différentes dimensions, et le développement d’un questionnement visant à analyser qualitativement les capacités et le pouvoir d’agir des acteurs. La relation entre les catégories préconstituées du questionnaire originel et les catégories en matière de capacités d’agir et de pouvoir d’agir est questionnée. Nos analyses croisées montrent des liaisons, mais les catégories, issues de deux cadres théoriques distincts, ne sont pas superposables. Avant de conclure, nous discutons des perspectives d’usage du QPA, à la fois en tant que support d’entretien et outil d’analyse, de ses intérêts et de ses limites.
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 | 0.062 | 0.045 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.054 |
| Scholarly communication | 0.020 | 0.017 |
| Open science | 0.004 | 0.006 |
| Research integrity | 0.005 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".