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Record W2023221257 · doi:10.4000/pistes.3251

L’intégration de la sécurité lors de la conception de machines à risques pour les opérateurs : comparaison de logiques différentes de conception

2005· article· fr· W2023221257 on OpenAlexvenueno aff
Cécilia De la Garza

Bibliographic record

VenuePerspectives interdisciplinaires sur le travail et la santé · 2005
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicOccupational Health and Safety Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette étude se situe dans le domaine de la conception d’équipements de travail et, a pour but, d’identifier les modalités effectives d’intégration de la sécurité. L’analyse de l’activité de conception met en évidence deux types de voies d’intégration de la sécurité : des « voies directes » et des « voies indirectes ». Les premières renvoient aux aspects normatifs et réglementaires, les deuxièmes à des connaissances individuelles explicites ou implicites sur les usages réels des équipements. La comparaison de deux projets de conception en phase d’essais dans deux bureaux d’étude distincts montre une intégration différente de la sécurité. Dans un cas, l’adhésion est purement normative et émane d’une logique de fonctionnement. Dans l’autre, une logique d’usage favorise la prise en compte de certaines opérations de production et de maintenance dans les choix de conception. Toutefois, dans les deux cas, ces modalités d’intégration de la sécurité ne couvrent qu’une partie de la prévention en amont et ne sont pas systématiques. L’intégration de la sécurité apparaît plus comme une contrainte que comme un atout et n’est pas intégrée dans les cahiers des charges au même titre que les critères techniques fonctionnels et les objectifs de performance. Elle vient se greffer au cours du processus de conception de façon non systématique. Des lacunes au niveau de la sécurité vont alors favoriser la migration du système lors de l’exploitation vers des zones moins certaines et conduire à des accidents ou à des activités limites tolérées à l’usage.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.014
metaresearch head score (Gemma)0.041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.015
Threshold uncertainty score0.072

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0140.041
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0040.005
Science and technology studies0.0020.006
Scholarly communication0.0130.012
Open science0.0020.003
Research integrity0.0020.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

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.

Opus teacher head0.030
GPT teacher head0.443
Teacher spread0.413 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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

Citations7
Published2005
Admission routes1
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