Les modalités de mise en œuvre de la cartographie de flux de valeur et la santé des travailleurs : une étude de cas multiples
Bibliographic record
Abstract
Le Lean managemen t est un mode d’organisation du travail qu’adoptent de plus en plus d’entreprises. Il rencontre, cependant, de nombreuses critiques quant à ses effets sur la santé des travailleurs. Au cœur de l’implantation de cette organisation du travail, la cartographie de flux de valeur est un outil central. Dans le cadre de cette recherche exploratoire et qualitative, prenant la forme d’une étude de cas multiples, nous avons recueilli des données concernant dix projets d’implantation lean en France et au Québec. Pour ces projets, nous nous sommes demandé quelles modalités d’utilisation de la cartographie des flux de valeurs pouvaient favoriser ou bloquer l’émergence des propriétés d’une organisation capacitante. Nous avons pu relever que la manière dont sont définis les gaspillages, la façon dont sont construits les objectifs, et les modes de recueil des informations sur le travail pour réaliser la cartographie de flux de valeur, sont des éléments pouvant favoriser ou bloquer l’émergence d’une organisation capacitante.
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 | 0.013 | 0.026 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".