Gestion des ressources humaines et santé au travail : science de l’action ou de la réaction ?
Bibliographic record
Abstract
Bien que la Gestion des Ressources Humaines (GRH) place au cœur de ses réflexions la question de l’humain au travail et de sa gestion dans l’optique de servir la performance des organisations, les questions de santé au travail ont longtemps été un point aveugle de ses travaux. Dans la continuité de la revue des recherches en santé et sécurité au travail menée par Chakor, Abord de Chatillon et Bachelard (20151), qui ont établi la place de la pluridisciplinarité dans l’émergence de ce champ en GRH, nous cherchons à savoir comment les approches en sciences de gestion se construisent et quelles postures les chercheurs en GRH adoptent. À cette fin, un large corpus de textes, sélectionnés à partir de trois sources identifiées comme représentatives de la sous-discipline gestionnaire qu’est la GRH, a été soumis à une analyse de contenu thématique et des analyses statistiques descriptives. Nous montrons la progressive autonomisation des chercheurs en GRH par la construction d’un corpus gestionnaire sur la santé au travail et nous identifions les éléments saillants qui caractérisent ces recherches en santé au travail en GRH, en matière d’objets de recherche, de méthodologies, d’interdisciplinarité et de postures. Nous concluons par des propositions d’axes de développement pour les recherches en GRH sur la santé au travail.
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 | 0.010 | 0.025 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.026 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.014 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".