Quelle prévention des TMS dans l’activité de l’encadrement de proximité en sous-traitance interne ? Un cas dans le secteur de la découpe de viande
Bibliographic record
Abstract
Cet article vise à documenter, à partir d’un cas, comment un encadrant de proximité exerçant en sous-traitance interne dans le secteur de la découpe de viande peut participer à la conception d’une organisation du travail favorable à la prévention des TMS des opérateurs encadrés. Le recueil de données porte sur le travail de régulation de l’encadrant de proximité et ses déterminants. La méthodologie mobilise principalement des entretiens, des observations et des autoconfrontations. Nos résultats tendent à montrer que l’encadrant de proximité parvient, dans un contexte contraint et par des régulations opératives, à desserrer certaines contraintes de l’organisation du travail des opérateurs encadrés. Ces régulations portent sur la répartition des personnes en activité et la participation de l’encadrant aux activités de découpe de viande. Dans le contexte de sous-traitance, ces régulations, davantage mises en exergue du côté des logiques de performance, participent indirectement à des logiques de préservation de la santé difficilement visibles a priori.
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 | 0.006 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".