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Enregistrement W1946685305 · doi:10.3968/j.ccc.1923670020060201.003

Economic Analysis of Frequent Disasters in Chinese Coal-mining Enterprises

2010· article· en· W1946685305 sur OpenAlexvenueno aff
Chunjing Gao, Pingqing Liu

Notice bibliographique

RevueCross-cultural communication · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSafety and Risk Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWelfare economicsCoal miningPolitical scienceBusinessEconomyEconomicsCoalEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Disasters occurred frequently in Chinese coal-mining enterprises has attracted significant coverage from the whole society. Employer will invest in safety and health improvement until the cost is more than the expense of paying higher wages, compensation of employees’ death and other accident and illness costs. Thus, market price of product, rate of worker’ wage and government regulation are highly imperfect alternatives concerning the reduction of disasters in coal and mine enterprises. As a result, continued reliance on all three approaches, a rational mechanism among government, employee and employer should be established. Key Words: Disasters in coal-mining enterprises; Market price of product; Rate of workers’ wage; Government regulation cost Résumé Les désastres fréquentes dans les mines chinoises ont attiré l’attention de tous les milieux sociaux. Les employeurs ne pourront investir pour l’amélioration de la sécurité et de la santé qu’au moment où le coût est largement supérieur à la dépense du saleire, à la compensation de la santé des employés et à d’autres coûts d’accidents et de maladies. Pourtant, le prix du marché des produits, le taux du salaires des employés et à la régulation gouvernementale sont imparfaits dans les interventions de l’amélioration de l’environnement. Pour réduires les désastres des mines, il faut trois solutions de régulation pour créer un système de fonctionnement logique. Mots-clés: Les désastres dans les mines chinoises, le prix du marché des produits, le taux du salaires des employés, le coût de la régulation gouvernementale 摘 要 ä½”æ“šä¸­åœ‹èƒ½æºé‡è¦åœ°ä½çš„ç¤¦æ¥­ä¼æ¥­å…§é »ç¹ç™¼ç”Ÿçš„ç¤¦é›£å¼•èµ·ç¤¾æœƒå„ç•Œçš„é—œæ³¨ã€‚åªæœ‰å°å·¥äººçš„è£œå„Ÿå¤§æ–¼æ”¹å–„ç’°å¢ƒçš„æ”¯ä»˜æ™‚ï¼Œç¤¦ä¸»æ‰æœƒç‚ºæ”¹å–„ç”Ÿç”¢ç’°å¢ƒå®‰å…¨ç‹€æ³æŠ•è³‡ã€‚æ–‡ç« é€šéŽå°å½±éŸ¿ç¤¦ä¸»è¡Œç‚ºçš„ç”¢å“å¸‚å ´åƒ¹æ ¼ã€å·¥äººå·¥ä½œçŽ‡å’Œæ”¿åºœè¦è£½æˆæœ¬çš„ç¶“æ¿Ÿå­¸åˆ†æžï¼Œé—¡è¿°äº†ç¤¦é›£å±¢ç¦ä¸æ­¢çš„åŽŸå› ã€‚ç”¢å“å¸‚å ´åƒ¹æ ¼ã€å·¥äººå·¥ä½œçŽ‡å’Œæ”¿åºœè¦è£½æˆæœ¬åœ¨æ”¹å–„å®‰å…¨ç’°å¢ƒæ–¹é¢çš„ä½œç”¨ï¼Œéƒ½æ˜¯æœ‰ç¼ºé™·çš„ã€‚è¦æ¸›å°‘ç¤¦é›£çš„ç™¼ç”Ÿï¼Œå¿…é ˆç¶œåˆé‹ç”¨ä¸‰ç¨®èª¿ç¯€æ–¹å¼ï¼Œå»ºç«‹åˆç†çš„é‹è¡Œæ©Ÿåˆ¶ã€‚é—œéµè©žï¼šç¤¦é›£ï¼›ç”¢å“å¸‚å ´åƒ¹æ ¼ï¼›å·¥äººå·¥è³‡çŽ‡ï¼›æ”¿åºœè¦è£½æˆæœ¬

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,156

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2010
Routes d'admission1
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