Des régulations en lien avec l’âge, la santé et les caractéristiques du travail : le cas des infirmières d’un centre hospitalier français
Bibliographic record
Abstract
Dans le contexte du vieillissement des infirmières, nous proposons un cadre d’analyse des régulations liées à l’âge, à la santé et aux conditions de travail. Nous y définissons trois types de régulations : organisationnelle (transfert de poste), collective (répartition de tâches) et individuelle (changement de méthode de travail). Les résultats de différentes investigations (épidémiologie, démographie du travail, reconstitution de parcours professionnels, entretien, questionnaire et analyse de l’activité) montrent que les infirmières ont des itinéraires professionnels liés en partie à leur assujettissement au travail posté, aux contraintes physiques et psychiques. Face à ces contraintes, les infirmières d’unités « jeunes » se répartissent certaines tâches et s’entraident fréquemment. Quant aux régulations individuelles, elles dépendent des marges de manœuvre organisationnelles : plus les contraintes sont fortes, plus les infirmières ont des difficultés à mettre en œuvre leurs compétences. En conclusion, nous proposons notamment que les réflexions se centrent sur la mise en œuvre simultanée des trois types de régulations.
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 | 0.008 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".