Construction de la fiabilité organisationnelle en environnement extrême à partir de la sécurité réglée et gérée : étude de cas du raid Concordia
Bibliographic record
Abstract
Cette étude exploratoire propose de comprendre comment se construit la sécurité (réglée et gérée) lors de raids de transport sur le continent Antarctique, composante incontournable de la fiabilité organisationnelle. À partir d’observations participantes, de traces de l’activité et d’entretiens avec le concepteur du raid, il a été proposé un classement des situations à risque sur ces raids. Les premiers résultats montrent que la sécurité est (a) réglée par la conception du raid grâce à une redondance des systèmes de survie, (b) réglée par une organisation des tâches autour de l’enchaînement et de la synchronisation des actions, enfin (c) gérée par le développement de nouveaux savoir-faire de métier et de prudence. La discussion porte autour de la mise en place de marges de manœuvre définies par l’organisation et la conception matérielle, offrant une autonomie aux opérateurs, nécessaire pour développer une sécurité globale.
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 | 0.004 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| 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".