« Mal aux pattes à en pleurer » : penser les articulations entre santé physique et santé mentale au travail
Bibliographic record
Abstract
Ce numéro spécial de la revue Pistes s’intéresse aux liens, rarement explorés, entre dimensions physiques et psychiques de la santé au travail. Si, à première vue, dans une approche globale de la santé, ces deux dimensions seraient évidemment et naturellement liées, à regarder de près la jurisprudence, le déploiement de la prévention sur le terrain, ou encore les travaux académiques sur la santé au travail, troubles et risques, physiques et mentaux, semblent plutôt segmentés, voire cloisonnés. Un système d’oppositions binaires entre activités, risques et troubles, socialement situés, perdure, renforçant les frontières entre corps et âme. Ce numéro, en croisant le regard de chercheurs et de praticiens de disciplines diverses (ergonomie, droit du travail, médecine, psychologie, sociologie) offre, avec ses cinq articles et deux entretiens, un vaste panorama de réflexions sur l’articulation entre corps et esprit en santé au travail et réaffirme que le travail a des effets conjugués sur l’un comme sur l’autre.
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 | 0.004 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.010 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.004 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
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".