Peut-on élaborer une approche ergonomique du « temps long » ?
Bibliographic record
Abstract
Cet article propose une réflexion sur l’intégration de dimensions de long terme dans une démarche ergonomique, permise par l’articulation entre approche ergonomique, médecine du travail et analyse démographique. Une recherche centrée sur une problématique de troubles musculo-squelettiques en entreprise constitue le fil-guide de cet article.Après avoir présenté des éléments de contexte scientifique et social suggérant d’appréhender des processus à long terme pour étudier les relations entre travail et santé, nous insistons sur les méthodes utilisées et leur complémentarité recherchée, puis nous revenons sur les principaux résultats qui relèvent de trois grands types de processus (« régulation », « usure » et « sélection »).Nous interrogeons, au-delà de cette recherche, les possibilités pour l’ergonomie de développer des moyens d’analyse qui dépassent le cadre temporel de l’observation instantanée, en lui assignant une nouvelle place dans un modèle plus large de compréhension des relations entre santé et 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 | 0.015 | 0.027 |
| 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 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.014 |
| Open science | 0.003 | 0.004 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.003 |
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".