Ajustement d'une VEMP du RSST en fonction d'un horaire non conventionnel
Bibliographic record
Abstract
Cet utilitaire permet de calculer la valeur d'exposition moyenne ajustée (VEMA) en fonction d'un horaire de travail non conventionnel. La VEMA est calculée à partir de la VEMP telle que définie dans le nouveau Règlement sur la santé et la sécurité du travail en vigueur au Québec. Les principes de l'ajustement sont décrits dans le Guide d'ajustement des valeurs d'exposition admissible (VEA) pour les horaires non conventionnels. (document T-21). Il est à noter que selon ces principes, seules les VEMP doivent être ajustées. Les asphyxiants simples et les substances réglementées avec des valeurs plafond (VP), valeurs d'expositions de courtes durées ou qui ont la mention " sans valeur d'exposition admissible " ne sont pas touchées par le processus d'ajustement. Toutefois, une catégorie d'ajustement est aussi présentée pour ces substances pour permettre aux utilisateurs d'adopter les principes d'ajustement à leur propre système de valeurs limites.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.002 |
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.
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".