Outils pour apprécier les aspects socio-organisationnels lors d'une intervention de prévention
Bibliographic record
Abstract
L es facteurs de risque de TMS que l'on peut identifi er dans les differentes situations de travail sont le resultat de la presence de determinants pouvant relever de la formation, du systeme technique, de l'organisation du travail. Lors des interventions de prevention, la demarche consiste a cibler certains des determinants en cause et a les transformer en implantant des changements concrets dans les situations de travail. Les connaissances techniques dont on dispose pour cibler les determinants qui contribuent aux TMS sont fondees sur des recherches en epidemiologie, biomecanique, ergonomie et de nombreux milieux de pratique ont pu se les approprier grâce au transfert des connaissances. Or les intervenants mettent en oeuvre non seulement des connaissances techniques mais aussi des savoirs leur permettant de deployer des strategies adaptees au contexte dans lequel ils interviennent, et l'etude de leur pratique confirme l'importance de cette dimension socio-organisationnelle pour la reussite des interventions. Dans cette communication, nous presenterons un modele conceptuel qui permet de rendre compte de la production de changements en sante et securite du travail a travers la prise en compte des aspects socio-organisationnels des interventions. Elabore a partir d'etudes de cas d'interventions realisees par des intervenants externes aux etablissements, le modele a servi d'assise a la creation de quatre outils pour les praticiens : un journal de bord, un outil d'analyse du contexte, une feuille de route et un outil de bilan. Ces outils servent a guider la reflexion, tout au long des interventions, quant aux facteurs favorables et defavorables propres au contexte : 1) de l'intervention ; par exemple, le type de relations etabli entre l'intervenant et le milieu, 2) de l'etablissement lui-meme : ses caracteristiques structurelles de meme que celles des acteurs relies de pres ou de loin avec l'objet de l'intervention. Grâce a la contribution d'un groupe de quatorze intervenants, provenant de trois associations sectorielles paritaires en SST et de trois equipes de sante au travail du reseau public quebecois, qui ont experimente ces outils dans 26 interventions, un cinquieme outil a pu etre elabore : il s'agit d'un referentiel ou sont exposees diverses strategies developpees avec l'experience. Ainsi, des principes d'intervention peuvent etre formalises a partir de l'analyse du contexte, tels qu'apprecies par les intervenants a l'aide des outils, et les choix qu'ils font pour leur intervention : les objectifs, finaux et intermediaires, qu'ils se fixent, le dispositif qu'ils mettent en place, les activites qu'ils realisent et les propositions de changement qui en emergent. L'interet de la formalisation de ces strategies n'est pas de standardiser les pratiques d'intervention, mais plutot de soutenir la reflexion d'autres intervenants sur leurs propres pratiques. Menee au sein d'un collectif, une telle discussion, ou la controverse n'est pas exclue, peut aussi contribuer a l'evolution des politiques publiques en matiere de prevention des TMS.
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 | 0.027 | 0.035 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.010 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".