Veille bibliographique sur la surveillance biologique de l'exposition aux produits chimiques en milieu de travail
Bibliographic record
Abstract
L’article présente les étapes de la mise en place d’une veille bibliographique (ou veille scientifique) thématique effectuée conjointement depuis 2005 par 4 institutions francophones du domaine de la santé au travail : l’INRS (France), l’IRSST (Québec), l’IST (Suisse) et l’UCL (Belgique). La thématique suivie est celle de la surveillance biologique de l’exposition aux produits chimiques en milieu de travail. Les données recueillies et mises en forme par les documentalistes servent aux chercheurs spécialistes du sujet non seulement pour suivre les nouveautés du domaine, mais aussi pour documenter des cours et mettre à jour des guides de surveillance biologique. Les différentes étapes de l’approche méthodologique du projet sont décrites : le choix des bases de données à interroger et la mise au point de la stratégie de recherche, la mise en place d’une procédure de partage des tâches pour toutes les étapes du processus de veille qui se répètent à chaque mise à jour (interrogation, création de bases de données avec le logiciel Reference Manager, mise en forme et indexation des références, création et mise à disposition des partenaires des bases de données consolidées au fil du temps avec tous les articles analysés), les moyens administratifs, humains et techniques d’échange de fichiers et les essais pour élargir la veille à la surveillance de pages Web sélectionnées. Un bilan chiffré des six années de la veille est également donné. L’information récoltée et analysée durant les deux dernières années par les partenaires du projet fera l’objet d’un second article axé sur les principales tendances de la thématique choisie.
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 | 0.018 | 0.037 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.023 | 0.031 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.007 |
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".