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Record W4213266592 · doi:10.1522/revueot.v30n3.1375

Santé et sécurité du travail : bref recul et arrêt sur image

2022· article· fr· W4213266592 on OpenAlexaffvenueabout
Monique Lortie

Bibliographic record

VenueRevue Organisations & territoires · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicOccupational Health and Safety Research
Canadian institutionsUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

La réorganisation de la santé et sécurité du travail (SST) au cours des années 1980 a suscité un fort enthousiasme, qui s’est passablement effrité depuis. La SST apparait aussi dépassée par les transformations et peu présente dans l’espace public. Notre réflexion est organisée en trois temps. Une première section rappelle la séquence des modernisations entreprises au tournant des années 1960 : d’abord de l’État, puis en santé, et enfin en SST. Le Québec a alors rejoint le « monde », et les transformations qui depuis s’enclenchent sont semblables à ce qui est rapporté ailleurs. La deuxième section présente, les grandes clés des transformations organisationnelles, technologiques et idéologiques, en particulier les plateformes web, un marqueur fort, ainsi que la place prise par la dimension émotionnelle dans la vision et la gestion de la SST. Enfin, la troisième section revient au Québec et décrit plus spécifiquement le délitement des enjeux liés au travail et à la SST dans l’espace public, dans les institutions, dans les universités et de la SST elle-même en tant que champ de savoir. Pour terminer sur une note positive, des suggestions explorent des voies de traverse.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.520
Threshold uncertainty score0.966

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0100.017
Scholarly communication0.0110.005
Open science0.0010.005
Research integrity0.0020.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0190.003

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.

Opus teacher head0.039
GPT teacher head0.376
Teacher spread0.336 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
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

Citations0
Published2022
Admission routes3
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