Outil d’apprentissage à la gestion des mesures préventives en santé et sécurité du travail basé sur les coûts
Bibliographic record
Abstract
Cet article présente les résultats d’un outil d’apprentissage à la gestion de la santé et de la sécurité du travail (SST) basé sur les coûts. Le projet s’est déroulé en deux temps : 1) élaborer, avec des gestionnaires en exercice, cinq études de cas centrés sur les coûts (n = 5) à partir d’un accident ou d’une maladie d’origine professionnelle ; 2) tester les capacités des étudiants en gestion (n = 22) à identifier les coûts des événements et à anticiper les coûts de situations aggravées. Après avoir étudié trois cas, les étudiants peuvent facilement identifier et calculer les coûts directs et indirects associés aux salaires et aux pertes de production, mais sous-estiment les coûts de remplacement des employés et de gestion de la SST. Ils peuvent facilement anticiper les coûts de situations aggravées par des menaces syndicales. Cet outil d’apprentissage pourrait être transposé en un atelier de formation continue et en un contenu obligatoire de formation.
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 | 0.031 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".