Analyse de la perception des entreprises québécoises de fabrication de machines relative à l'utilisation des documents normatifs et réglementaires
Bibliographic record
Abstract
Les entreprises de fabrication de machines industrielles évoluent dans un marché hautement concurrentiel à l'échelle planétaire tout en s'efforçant de se conformer aux exigences incontournables ayant trait en particulier aux critères de qualité du produit, de santé et de sécurité des travailleurs et de développement durable. Ces exigences sont généralement définies dans des documents normatifs et règlementaires. L'adoption et l'utilisation de ces documents restent encore un sujet peu connu au Québec et les recherches sur ces thèmes sont rares. L'étude exploratoire empirique présentée dans cet article constitue le second volet d'une recherche plus large ayant pour but de tracer un portrait général de l'adoption et de l'utilisation des documents normatifs et règlementaires par les fabricants de machines au Québec. Elle s'attarde particulièrement sur l'analyse des opinions et des perceptions des fabricants de machines eu égard aux aspects de certaines normes et règlements s'appliquant globalement à ce domaine d'activité. Les données recueillies auprès de 46 entreprises manufacturières du Québec ont permis des analyses statistiques conduisant à de nombreux résultats pertinents. Les opinions émises par les manufacturiers sur les énoncés soumis à leur réflexion ne font pas toujours consensus. Certains facteurs relatifs à l'image et au prestige de l'entreprise influencent positivement les réponses fournies alors que d'autres, liés aux coûts, ont un effet inverse. Les attitudes décelées par le sondage dénotent une certaine méconnaissance et une appréhension des sujets couverts et invitent les fabricants à considérer sérieusement l'utilité intrinsèque des normes et règlements comme condition moderne et responsable de fabrication des machines au Québec et ailleurs.
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 | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
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.
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".