Apport de différentes sources de données à la description comparée des contraintes et à l’amélioration d’un groupe de postes occupés en rotation
Bibliographic record
Abstract
Une intervention ergonomique s’est déroulée dans une usine d’abattage et de transformation du porc. Cette étude consistait à analyser et comparer un groupe de huit postes occupés en rotation, afin de proposer une organisation du travail et un aménagement des postes visant à diminuer les contraintes associées à chacun des postes et à optimiser les bénéfices à tirer de la rotation. Afin de permettre la comparaison des postes entre eux, différents outils méthodologiques (entretiens, observations, autoconfrontations) ont été utilisés dont un questionnaire, auquel a répondu un groupe de 19 éviscéreurs, qui comportait des échelles de comparaison pour 13 paramètres (apprentissage, cadence, espace, couteaux, segments corporels sollicités). Les recommandations ont été élaborées grâce à un sondage, des rencontres collectives et des essais. Les résultats montrent que la rotation à l’intérieur du groupe de postes étudiés peut permettre une distribution des contraintes aux différents segments corporels au cours de la journée de travail. Les difficultés liées à l’apprentissage sur ces postes et ses liens avec la cadence ont également été mises en évidence. Plusieurs recommandations ont été proposées tant au niveau de l’aménagement des postes que de l’organisation du travail.
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 | 0.044 | 0.189 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.016 | 0.012 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.002 |
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.
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".