Récit de l’édification d’une équipe de recherche interdisciplinaire pour aborder la problématique de la situation de handicap au travail
Bibliographic record
Abstract
Depuis l’année 2000, une équipe québécoise de chercheurs se sont alliés afin d’approfondir et de mieux comprendre les différents facteurs, tant biomécaniques qu’organisationnels, qui permettraient de cerner de façon plus efficace la problématique de la prévention des situations de handicap au travail. La création de cette équipe de chercheurs résulte en fait d’une transformation de la compréhension de l’objet de recherche passant d’un modèle médical plutôt monolithique à un modèle personne-environnement où les contributions des systèmes extérieurs sont considérées. Bien que la littérature actuelle souligne la grandeur et les vertus du travail interdisciplinaire en recherche, peu d’auteurs se sont attardés aux processus, aux conditions et aux enjeux individuels de ce type de collaboration. Cet article veut dans un premier temps illustrer brièvement les connaissances qui appuient le nouveau paradigme d’incapacité au travail puis dégager quelques-uns des processus qui ont permis la construction de cette équipe interdisciplinaire pour finalement indiquer ce qui nous a semblé représenter les conditions gagnantes pour réussir cet arrimage.
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 | 0.040 | 0.037 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.020 | 0.016 |
| Open science | 0.003 | 0.013 |
| Research integrity | 0.008 | 0.011 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.004 |
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".