L’activité d’arboriste-élagueur en milieu urbain : la sécurité en action comme structurante pour le travail dans les arbres
Bibliographic record
Abstract
Cet article a pour objectif de présenter la gestion de la sécurité dans l’activité réalisée par des arboristes-élagueurs. Au travers de l’observation des chantiers d’élagage et d’entretiens d’auto et allo-confrontation, les résultats mettent d’une part en lumière les conflits d’objectifs entre la dimension productive (efficience et efficacité) et la dimension sécuritaire de l’activité. D’autre part, il est montré que réaliser une taille harmonieuse (efficacité) demande des savoir-faire en arboriculture, mais également la maîtrise des déplacements dans l’arbre. Cette maîtrise est intimement liée aux dimensions de gestion de risques et d’efficience visant à réduire notamment les douleurs et la fatigue. À partir de ces résultats, nous démontrons que la gestion de la sécurité apparaît dans ce métier comme une sécurité en action structurante du travail dans les arbres, permettant à la fois l’efficience dans l’usage des équipements et des outils de travail - dont son propre corps - et l’efficacité des soins prodigués aux arbres.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".