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Record W1988391593 · doi:10.4000/pistes.3745

Vieillissement, organisation du travail et santé

2001· article· fr· W1988391593 on OpenAlexvenueno aff
Hélène David, Serge Volkoff, Esther Cloutier, Francis Derriennic

Bibliographic record

VenuePerspectives interdisciplinaires sur le travail et la santé · 2001
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicSleep and Work-Related Fatigue
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Après avoir identifié les tendances dans les principaux champs de mutation du monde du travail, leurs effets spécifiques sur la main-d’œuvre vieillissante sont brièvement énumérés. De plus, comme cette problématique est relativement peu documentée dans les secteurs des services et des soins, qui sont en expansion, ces secteurs été choisis comme principale cible de réflexion. Par la suite, les principaux choix organisationnels qui sont faits sont questionnés au regard de leur plus ou moins grande aptitude à faire place aux salariés de tous âges. Ainsi, se retrouvent les principaux enjeux auxquels sont confrontés les personnels vieillissants : la polyvalence et la variété des tâches, les contraintes de temps, les horaires de travail, les aspects collectifs du travail, les apprentissages et la formation professionnelle ainsi que la précarité. Ces aspects de l’organisation du travail sont abordés en traitant les enjeux qu’ils soulèvent pour le personnel vieillissant, de leurs effets sur la santé, des mécanismes éventuels d’exclusion ainsi que des modes de gestion et des marges de manœuvre qui y sont associés. La complexité des enjeux soulevés et le peu de données et d’analyses à leur sujet soulèvent cependant plus de questions qu’elles n’apportent de réponses. C’est pourquoi, en guise de conclusion, un ensemble de questions est présenté qui peuvent contribuer à orienter la programmation des travaux à venir.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.636
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0140.002

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 head0.014
GPT teacher head0.335
Teacher spread0.321 · 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

Citations11
Published2001
Admission routes1
Has abstractyes

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