Bibliographic record
Abstract
Ouvrage récompensé par le Prix Prescrire 2011 Chaque année, près de 530 000 enfants naissent de mères ayant eu une activité professionnelle durant leur grossesse et la majorité d'entre eux sont en bonne santé. Pourtant, malgré toutes les mesures prises, un certain nombre de grossesses présente des complications dont certaines atteignent l'enfant : avortement, mort foetale, naissance prématurée, retard de croissance intrautérin, malformations congénitales, retard de développement psychomoteur. La part tenue par les expositions professionnelles sur ces issues fait régulièrement l'objet d'interrogations. Ce livre à la fois scientifique et médical offre un état des connaissances de l'impact des expositions professionnelles sur le déroulement de la grossesse, particulièrement les effets engendrés sur l'enfant à naître. L'ouvrage aborde de nombreux risques : chimiques, biologiques, rayonnements ionisants, ondes électromagnétiques, travail physique, bruit, stress, horaires irréguliers ou de nuit. La réglementation est détaillée ainsi que les résultats des études épidémiologiques consacrées à diverses professions. L'expérience originale du Québec sur ce thème est rapportée. Des propositions sont émises afin d'améliorer la prise en charge de ces risques en milieu professionnel. Dominique LAFON a coordonné cet ouvrage en regroupant la participation d'experts de divers horizons : médecins du travail, épidémiologistes, toxicologues, physiologistes, juristes, pédiatres, neurologues, gynécologues-obstétriciens, anatomopathologistes, chercheurs, statisticiens et ingénieurs de prévention.
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 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.100 | 0.030 |
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".