ÉVALUATION DES FACTEURS DE RISQUE DE TROUBLES MUSCULO-SQUELETTIQUES : COMPARAISON DE MÉTHODES D'OBSERVATION ET PERCEPTION DES TRAVAILLEURS
Bibliographic record
Abstract
Mes remerciements et ma reconnaissance vont d'abord à mon directeur de thèse, le professeur Daniel Imbeau.Il a su me transmettre sa passion pour la recherche en me permettant de prendre part à plusieurs de ses projets.C'est grâce à sa confiance et son support que cette thèse a pu se compléter.Je souhaite un directeur de thèse comme Daniel à tous les futurs doctorants.Je remercie Alain Delisle, mon co-directeur et Marie St-Vincent pour leurs précieux commentaires.Mes remerciements vont également aux membres de mon jury, les professeurs Nathalie De Marcellis-Warin, Yuvin Chinniah, Nancy Black et Aboulfazl Shirazi-Adl, qui ont accepté d'évaluer ma thèse.Ce projet a été financé grâce au Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie du Canada à travers la Chaire de recherche du Canada en ergonomie de l'École Polytechnique de Montréal et l'Institut de recherche Robert-Sauvé en santé et en sécurité du travail du Québec (IRSST).Je remercie aussi l'IRSST, pour l'obtention d'une bourse d'études supérieures.Bien sûr, sans la précieuse collaboration de tous les responsables SST qui ont accepté de nous ouvrir les portes de leur usine, ce projet n'aurait pas été possible.Je tiens à remercier mes collègues de travail, sans qui toute cette collecte de données
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 | 0.008 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".