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Record W4313837039 · doi:10.1522/revueot.v31n3.1524

Instagram : une nouvelle avenue pour documenter et influencer la santé et sécurité au travail

2023· article· fr· W4313837039 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.
venuePublished in a venue whose home country is Canada.

Bibliographic record

VenueRevue Organisations & territoires · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicCyberloafing and Workplace Behavior
Canadian institutionsUniversité du Québec à RimouskiUniversité du Québec à Chicoutimi
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les médias sociaux sont omniprésents dans la culture actuelle, et le milieu de la santé et sécurité au travail (SST) n’y fait pas exception. Utilisée pour documenter divers phénomènes sociaux, la plateforme Instagram permettrait une collecte de données autrement difficiles d’accès dans des contextes où les observations terrain sont difficiles, par exemple lors d’interventions d’urgence. Malgré le nombre limité d’études portant sur cette plateforme, particulièrement lorsqu’elles sont appliquées aux premiers répondants, les recherches démontrent différents avantages liés à l’utilisation des réseaux sociaux dans un contexte de prévention et de promotion de la SST. Cet article vise à identifier les opportunités que représente la plateforme Instagram à des fins de prévention et de promotion de la SST, et à explorer les potentielles limites de son utilisation dans le monde du travail. De plus amples recherches sont nécessaires tant sur le plan méthodologique que de l’utilisation afin d’encadrer cette nouvelle approche.

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.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.675
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.002

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.

Opus teacher head0.017
GPT teacher head0.317
Teacher spread0.300 · 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