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Record W71348170 · doi:10.4000/pistes.3469

Normativité, grande santé et persévérance en son être

2014· article· fr· W71348170 on OpenAlexvenueno aff
Pierre Roché

Bibliographic record

VenuePerspectives interdisciplinaires sur le travail et la santé · 2014
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealth, Medicine and Society
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Qu’est-ce que la santé ? Comment l’aborder de façon positive et ne pas se contenter de découvrir les atteintes qu’elle est susceptible de subir lors de l’accomplissement de l’activité de travail ? Comment la défendre et, au-delà, la construire dans le monde du travail ? Pour l’auteur, rien n’est plus important que de sortir d’une tradition qui la saisit en tant qu’état, que celui-ci soit caractérisé par l’équilibre, l’adaptation, l’harmonie, le silence ou encore le bien-être physique, mental et social (OMS). Il propose ici les concepts de normativité (Canguilhem), de grande santé (Nietzsche) et de persévérance en son être (Spinoza). Des concepts qui ont en commun le fait de l’aborder en tant que processus et de la situer du côté de la puissance d’agir. Des concepts qui, selon lui, s’inscrivent dans une ligne de pensée susceptible de constituer l’ancrage théorique et l’axe axiologique dont les recherches-interventions soucieuses de s’appuyer sur le rôle actif des salariés, leur parole et la coanalyse de leur travail ont besoin. Dans la dernière partie de son article, l’auteur s’emploie à dégager la portée pratique d’une telle définition. Il prend soin aussi de préciser en quoi les interventions-recherches qu’elle permet d’étayer et de promouvoir dans les entreprises et les institutions s’opposent à la problématique récente de « la prévention des risques psychosociaux ».

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.011
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesResearch integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.421
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0110.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0020.007
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

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.

Opus teacher head0.015
GPT teacher head0.383
Teacher spread0.368 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations11
Published2014
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