Proposition méthodologique en ergotoxicologie pour révéler les expositions à des produits chimiques
Bibliographic record
Abstract
L’ergotoxicologie a constitué depuis une quinzaine d’années un corpus conceptuel et méthodologique (Garrigou, 2011 ; Mohammed-Brahim & Garrigou, 2009) afin de contribuer à la prévention des expositions des travailleurs aux produits chimiques. Faisant suite au texte de Mohammed-Brahim et Garrigou (2009) publié dans cette revue, cet article présente les derniers développements méthodologiques en ergotoxicologie et en particulier les apports de l’usage de mesures en temps réel synchronisées à des enregistrements vidéo de situations de travail. La méthodologie fait alors appel à une technique de video exposure monitoring (VEM), dont l’objectif est de « révéler » des situations d’exposition à des produits chimiques, afin de les mettre en débat au sein des entreprises et les transformer dans une logique préventive. Cette contribution méthodologique s’appuie sur un retour d’expérience basé sur trois études de cas. Enfin, nous discutons les perspectives de cette méthodologie pour l’ergonomie afin de développer des pratiques de prévention impliquant les travailleurs, leur encadrement et les acteurs de 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 | 0.016 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.004 |
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.
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".