Regard critique sur l'organisation du travail portuaire à travers l'exemple des agents de manutention. In : Gouverner l'espace portuaire sous l'ère libérale. Terrains européens
Bibliographic record
Abstract
Dans le cadre d’un projet pluridisciplinaire dont l’objectif était de préciser l’état du transport fluvial de marchandises en France métropolitaine et d’identifier les conditions nécessaires à son développement, une recherche ergonomique a été réalisée sur les opérations de transbordement de conteneurs au Port Autonome de Strasbourg (PAS). Outre les différentes opérations (déchargement, chargement...) effectuées dans le terminal, qui sont autant de sources potentielles de " dysfonctionnements ", la phase de changement de mode est soumise aux aléas inhérents aux conditions d’acheminement. Les contraintes temporelles et le risque d’accumulation de retards exigent toutefois de réguler les situations dégradées le plus rapidement possible afin de maintenir des délais acceptables pour les clients. A travers l’analyse ergonomique de l’activité de travail, ce sont les contraintes qui s’exercent sur le terminal, les ajustements individuels et collectifs qui participent à la fluidification des opérations de transbordement et leurs conséquences sur le collectif d’agents que nous abordons dans ce texte. Compromis organisationnel, fragmentation de l’activité
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 | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.006 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.002 |
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".