Les enjeux organisationnels de la reprise du travail de salariés après une longue absence
Bibliographic record
Abstract
Cette étude s’appuie sur une intervention ergonomique réalisée à la demande d’un établissement bancaire à la suite de difficultés rencontrées par des agents au moment du retour au travail après une longue absence. De nombreux travaux ont été menés au sujet des reprises de travail à la suite d’un problème de santé, mais ceux-ci ne constituent qu’une partie de ces situations. L’objectif de notre étude porte sur les situations de reprise du travail quelle que soit l’origine de l’absence dont il s’agira d’abord de montrer la diversité. Notre propos est basé sur l’analyse de 16 cas de reprise du travail après une absence de plus de trois mois.Nous avons choisi de considérer la reprise de travail comme une « trajectoire » débutant avant le moment de l’absence et se poursuivant après le retour au travail du salarié. Nous avons relevé trois grandes catégories d’absence et de processus de retour. Nous avons pu ainsi élargir les possibilités d’action tout au long de ce processus pour faciliter le retour au travail. Nous avons mis l’accent sur la gestion organisationnelle de la reprise de travail qui devrait impliquer quelques acteurs-clés : le médecin du travail, l’encadrement de proximité, le référent Ressources humaines et les représentants du personnel.
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 | 0.005 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.004 |
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".