L’enquête comme expérience de décloisonnement. Comment le problème du travail nucléaire est provisoirement devenu public dans les années 1970
Bibliographic record
Abstract
À partir de l’étude de la problématisation des conditions de travail dans l’usine de La Hague, en combinant la description des troubles suscités par les opérations en « zone chaude » à celle des activités menées par des acteurs directement affectés et d’autres indirectement touchés, ce chapitre s’attache à reconstituer le processus de décloisonnement qui a permis de faire émerger publiquement les dangers du travail nucléaire au cours des années 1970. Nous montrerons comment la dynamique d’enquête engagée par les travailleurs de l’atome est devenue une force motrice, jouant un rôle catalyseur capable de dépasser, provisoirement au moins, des cloisonnements disciplinaires, professionnels et politiques. Nous montrerons toutefois que le pluralisme des acteurs engagés et la publicisation de l’enquête dans un contexte particulier de nucléarisation de la France ont comporté un certain nombre d’épreuves concourant à entraver la (re)connaissance des atteintes à la santé provoquées par le travail dans cette industrie.
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 | 0.005 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.019 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.010 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.004 |
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".