De Sen à la pratique ergonomique : conditions et moyens pour une intervention ergonomique capacitante
Bibliographic record
Abstract
L’article vise à préciser les conditions et les moyens d’une intervention capacitante sur l’organisation en développant le cadre théorique d’Amartya Sen. L’attention est portée sur les bases conceptuelles sous-jacentes à la méthodologie déployée dans le contexte d’une recherche-intervention de (re)conception de l’organisation d’un processus hospitalier. Le développement de l’agencéité et des capabilités collectives a été placé au cœur de l’intervention. Les méthodes utilisées sont ancrées dans une volonté de compréhension de l’activité humaine dans le travail et axées sur le développement de l’individu, du collectif, de l’organisation et de l’activité. Dans cette approche constructive, la méthodologie de l’ergonome a cherché à « activer » des facteurs permettant de convertir les capacités individuelles et collectives en capabilités effectives à « faire mieux ensemble ». Les acteurs du processus sont devenus des agents capables de définir leur activité collective future. La conclusion aborde les conditions de la généralisation de la méthode et les rôles de l’ergonome dans cette intervention ergonomique 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 | 0.022 | 0.037 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 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".