En apprentissage : quels rapports aux risques du métier et à la santé au travail ? Explorer le rapport à la formation, au métier et à la santé au travail des jeunes travailleures
Bibliographic record
Abstract
Cet article présente un projet de recherche-intervention visant à comprendre les représentations des apprentis carrossiers, coiffeurs et esthéticiennes concernant la prévention du risque cancérogène, et à expérimenter des interventions pédagogiques pour les sensibiliser à cette problématique. La méthodologie combine des entretiens (n=72) et des observations en ateliers et en classe. Des interventions ont été menées dans quatre classes, avec des effets mesurés par des entretiens et des questionnaires. Bien que les apprentis soient conscients des enjeux de santé, leur capacité d’action en matière de prévention est limitée, en raison de leur place dans la division du travail et des normes professionnelles liées au genre. Le risque cancérogène, avec ses effets différés, est difficile à appréhender, nécessitant des stratégies pédagogiques adaptées. Les interventions, bien qu’efficaces pour amorcer un changement de pratiques, peinent à faire prendre conscience des freins structurels. Un changement global nécessite des actions à grande échelle et des ajustements dans les environnements de travail.
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 | 0.006 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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".