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Record W4389984679

Introduction au dossier « Nécessités et limites de l’interdisciplinaire pour étudier le travail et la santé »

2018· article· fr· W4389984679 on OpenAlexaboutno aff
Jérôme Pélisse

Bibliographic record

VenueSPIRE (Sciences Po) · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicEducation, sociology, and vocational training
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceSociologyArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Risques psychosociaux, troubles musculo-squelettiques, souffrance, stress, suicides, vieillissement, qualité de vie au travail… la question du lien problématique entre la santé des personnes et leur travail garde la place qu’elle a conquise depuis une quinzaine d’années dans l’actualité politique, médiatique et scientifique française, mais aussi européenne ou canadienne. Porté par un financement de la Région Île-de-France de soutien à la recherche entre 2011 et 2016, le Groupe d’étude sur le travail et la souffrance (puis santé) au travail (GESTES) est le produit de cet intérêt constant. Il s’est efforcé et continue à tenter de fédérer les acteurs académiques autour de ces problématiques, et plus largement autour de l’analyse interdisciplinaire du travail et de ses liens avec la santé. Au départ de cette initiative, le constat a été fait d’une grande richesse des travaux publiés, mais d’un certain éparpillement des approches et des méthodes mobilisées selon les disciplines, et même les courants au sein des disciplines. Le GESTES a réussi à créer un espace de rencontre et de discussion, rendant possible la confrontation d’un grand nombre des travaux significatifs en la matière, via des séminaires, des colloques, le financement de manifestations scientifiques, de projets doctoraux et post-doctoraux (www.gestes.net). Mais si ces différentes approches ont pu dialoguer, elles gardent aujourd’hui leurs spécificités et l’espace des représentations savantes sur les liens entre santé et travail garde toute sa complexité. (premier paragraphe)

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)0.010
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.335
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0100.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0030.011
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
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 head0.094
GPT teacher head0.468
Teacher spread0.374 · 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

Citations0
Published2018
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