The Challenge of Integrating OHS into Industrial Project Risk Management: Proposal of a Methodological Approach to Guide Future Research (Case of Mining Projects in Quebec, Canada)
Notice bibliographique
Résumé
Although risk management tools are put to good use in many industrial sectors, some large projects have been met with numerous problems due to failure to take occupational health and safety (OHS) into consideration. In spite of the high level of risk and uncertainty associated with many industrial projects, the number of studies of methods for managing all known risks systematically remains small. Under effervescent economic conditions, industries must meet several challenges associated with frequent project start-ups. In highly complex and uncertain environments, rigorous management of risk remains indispensable for avoiding threats to the success of projects. Many businesses seek continually to create and improve integrated approaches to risk management. This article puts into perspective the complexity of the challenge of integrating OHS into industrial project risk management. A conceptual and methodological approach is proposed to guide future research focused on meeting this challenge. The approach is based on applying multi-disciplinary research modes to a complex industrial context in order to identify all scenarios likely to contain threats to humans or the environment. A case study is used to illustrate the potential of the proposed approach for application and its contribution to meeting the challenge of taking OHS into consideration. On-site researchers were able to develop a new approach that helped two mining companies in Quebec (Canada) to achieve successful integration of OHS into expansion projects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,083 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,027 |
| Communication savante | 0,022 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».