Approche symbiotique de la relation humain-technologie : perspectives pour l'ergonomie informatique
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Dans cet article, nous nous intéressons à la prise en compte de l’ergonomie dans la conception et l’usage des technologies qui peuvent être qualifiées de symbiotiques en soulignant que la maîtrise de ces nouvelles interactions est sans doute au cœur de nouveaux critères pour l’ergonomie des technologies informatiques. Il s’agit dans un premier temps de préciser ce que propose de plus l’approche symbiotique. Pour ce faire, à partir d’un aperçu de la littérature et d’exemples connus, nous définissons et situons les technologies symbiotiques et, surtout, en commentons les grands principes. Dans un deuxième temps, nous montrons que ces principes qui s’appliquent aux technologies symbiotiques aboutissent à une redéfinition des recommandations ergonomiques pour la conception et l’évaluation des technologies. Enfin, la conclusion nous amène à considérer que la prise en compte de la symbiose induit le passage de problématiques situées au niveau de l’interaction humain-machine vers des problématiques situées au niveau de l’hybridation humain-machine.
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 | 0.009 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.010 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.004 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".