Prévention des TMS dans la durée : des acteurs institutionnels facilitent une démarche d’entreprise
Bibliographic record
Abstract
Un projet départemental de prévention des TMS est né en 2003 à l’initiative du Service Médical Inter-entreprises de l’Anjou et de l’Action Régionale pour l’Amélioration des Conditions de Travail des Pays de Loire pour répondre aux difficultés des entreprises à mettre en place des projets efficaces et pérennes. Il réunit dans un engagement pour 5 ans, 6 entreprises volontaires qui en acceptent les exigences.Les acteurs institutionnels de prévention apportent, dans une approche pluridisciplinaire, une méthodologie de projet et la possibilité d’échanges et de retours d’expérience entre les entreprises. Cet accompagnement est orienté sur la constitution de groupes de travail animés par des consultants privés pour réfléchir sur des situations à risques de TMS et mettre en commun des décisions de changement.Après 3 ans de conduite du projet dans un abattoir de viande bovine, un processus d’appropriation est à l’œuvre. Les évaluations mettent en lumière des changements humains, organisationnels et techniques. Cette expérience interroge le rôle des acteurs institutionnels et l’intérêt de l’articulation entre les acteurs externes et internes à l’entreprise.
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 | 0.015 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".