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Record W1996033408 · doi:10.4000/pistes.3253

L’élaboration des stratégies de travail nocturnes : le cas d’infirmières de nuit d’un service de pneumologie français

2005· article· fr· W1996033408 on OpenAlexvenueno aff
Cathy Toupin

Bibliographic record

VenuePerspectives interdisciplinaires sur le travail et la santé · 2005
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicSleep and Work-Related Fatigue
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’objectif de cette recherche est de rendre compte de l’élaboration, par des infirmières en poste de nuit, de « stratégies de travail » spécifiques à cette période du nycthémère, et de démontrer le rôle de l’expérience professionnelle dans cette construction. Cette réflexion s’inscrit dans le prolongement de recherches en ergonomie qui ont relié les pôles « âge et expérience », « horaires atypiques » et « activité de travail ». Les recherches reliant ces pôles deux à deux sont abondantes, mais les tentatives d’articuler ces trois dimensions sont rares à notre connaissance et elles n’indiquent guère en quoi l’expérience professionnelle favorise ou non la mise en œuvre de régulations dans la réalisation de l’activité elle-même.L’étude - réalisée au sein d’un service de pneumologie d’un centre hospitalier français - montre que les infirmières en poste de nuit élaborent différentes « stratégies de travail », en redéfinissant leurs propres objectifs et priorités dans les buts d’action, compte tenu des spécificités de la vie à l’hôpital à cette période (notamment « l’état » particulier des malades pendant la nuit, et l’environnement « désert » des services de soins).Diverses composantes de l’expérience professionnelle favorisent cette élaboration. Ainsi, l’expérience (antérieure) du travail d’infirmière de jour, celle propre au service de soins et celle du travail d’infirmière de nuit jouent un rôle dans ce réaménagement, par l’infirmière de nuit, des buts et priorités de l’activité en période nocturne.

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), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.753
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
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 science0.0010.000
Research integrity0.0010.002
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 head0.020
GPT teacher head0.341
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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

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

Citations8
Published2005
Admission routes1
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