Des apprentissages de la crise sanitaire COVID-19 à la professionnalisation
Bibliographic record
Abstract
Les agents de service mortuaire, invisibilisés et inscrits dans un système où la mort est sécularisée, ont été aux premières loges de la gestion des vagues de décès liés à la crise sanitaire COVID-19. Ces professionnels ont vu leurs contraintes être multipliées, impactant la continuité de l’activité et la santé des agents. Cette recherche-intervention a pour objectif d’identifier les apprentissages faits durant la crise. Grâce aux méthodes d’analyse de l’activité et au retour d’expérience, nous avons étudié les situations de crise au regard de l’activité des agents de service mortuaire d’un Centre hospitalier universitaire (CHU) en France en visant une approche développementale de l’ergonomie. L’analyse diachronique des données met en avant des transformations profondes dans l’activité. Pour y faire face, les régulations, construites par et pour le collectif de travail et avec les collectifs transverses (soignants, entreprises privées) ont permis l’élaboration d’apprentissages organisationnels qui dépassent les situations de crise liées à la COVID-19.
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 | 0.032 | 0.042 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.010 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.003 |
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".