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Record W3207465750 · doi:10.4000/rfsic.11835

Designers et ergonomes à l’épreuve de la reconnaissance professionnelle : un essai de comparaison entre deux cultures de la conception dans l’industrie française des télécommunications

2021· article· fr· W3207465750 on OpenAlexaff
Stéphane Vial, Thomas Watkin

Bibliographic record

VenueRevue française des sciences de l’information et de la communication · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldEngineering
TopicDesign Education and Practice
Canadian institutionsUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceSociologyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’objectif de cet article est d’éclairer la spécificité de deux cultures de conception, celle des designers et celle des ergonomes, en mettant à profit l’exercice de la comparaison pour identifier les caractéristiques de leurs cultures professionnelles respectives. En combinant des données issues d’une intervention de consultance en entreprise et celles issues de plusieurs entretiens réflexifs réalisés après l’intervention, nous cherchons à enquêter de manière originale sur des traits culturels propres à chacun des deux métiers (designer, ergonome), en mobilisant la notion sociologique de culture professionnelle. Dans un premier temps, nous présentons le contexte théorique et professionnel de l’étude de la culture professionnelle pour appréhender la conception des ergonomes et des designers (section 1). Ensuite, la méthodologie dite post interventionnelle décrit les ateliers menés pendant l’intervention et une série d’entretiens post-intervention (section 2). Enfin, nous distinguons trois pistes de résultats sous la forme d’un essai comparatif de la culture professionnelle des deux métiers : des complémentarités malgré une mission commune, un effet de hiérarchie du design par une domination des designers sur les ergonomes, et une représentation de leurs savoirs-faire partagée selon le sens donné à leurs compétences (section 3).

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.012
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.415
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0120.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0030.003
Scholarly communication0.0010.005
Open science0.0020.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.059
GPT teacher head0.360
Teacher spread0.301 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations3
Published2021
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