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Record W2462453384 · doi:10.4000/activites.690

Contribution de l’ergonomie à la conception d’un outil de formation

2013· article· fr· W2462453384 on OpenAlexaffabout
Sylvie Ouellet

Bibliographic record

VenueActivites · 2013
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicOccupational Health and Safety Research
Canadian institutionsUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les entreprises du secteur de la viande présentent des statistiques de lésions professionnelles peu enviables et la formation au travail est vue comme un moyen de remédier au problème. Dans cette perspective, certaines entreprises au Québec font appel à des ergonomes pour mettre en place une formation qui favorisera la prévention, notamment la prévention des troubles musculo-squeletttiques. C’est dans ce cadre qu’une recherche-intervention en ergonomie a été réalisée dans ce secteur. Parmi les questions que pose la mise en place d’une formation, il y a celle du contenu à transmettre. À ce sujet, des observations aux postes de travail, une analyse détaillée des gestes et des rencontres réalisées avec des désosseurs expérimentés ont permis de développer un manuel de formation qui tient compte de certains principes d’apprentissage et des principes de prévention. Dans ce manuel, on retrouve des éléments portant sur l’organisation du travail, l’entretien des outils, les méthodes de travail ainsi que des connaissances construites par les désosseurs expérimentés relativement au “pourquoi faire” et aux repères qui sous-tendent les choix effectués. Le présent article rend compte de la contribution de l’ergonomie à la conception d’un outil de formation qui tient compte à la fois des enjeux d’apprentissage et des enjeux de santé et sécurité.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.736
Threshold uncertainty score0.997

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.004

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.

Opus teacher head0.053
GPT teacher head0.414
Teacher spread0.360 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations15
Published2013
Admission routes2
Has abstractyes

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