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Enregistrement W1988131693 · doi:10.1080/1059924x.2011.584043

A Task-Based Analysis of Machinery Entanglement Injuries Among Western Canadian Farmers

2011· article· en· W1988131693 sur OpenAlexafffundabout
Gopinath Narasimhan, T.G. Crowe, Yingwei Peng, Louise Hagel, James A. Dosman, William Pickett

Notice bibliographique

RevueJournal of Agromedicine · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Farm Safety
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of SaskatchewanSaskatchewan Cancer Agency
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésOccupational safety and healthHazardous wasteHuman factors and ergonomicsWork (physics)Task (project management)Risk analysis (engineering)Poison controlInjury preventionSuicide preventionProduct (mathematics)Field (mathematics)Environmental healthEngineeringForensic engineeringTransport engineeringComputer securityBusinessOperations managementComputer scienceMedicineSystems engineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Machinery entanglements are a leading cause of hospitalized injury on Canadian farms. This study evaluates the role farm tasks play in the occurrence of machinery entanglement events. A retrospective case series of 41 entanglement injuries involving 35 farm-machinery types was assembled. Only a few limited tasks were implicated in the majority of entanglements. These tasks were as follows: (1) field adjustments of machinery; (2) product handling and conveyance; and (3) driveline attachments and servicing. Hazards inherent and common to these tasks affected the behavior of farmers, leading to entanglements. This study establishes a need to identify hazards and assess risks associated with different tasks involving the use of farm machinery under actual field situations. Systemic changes are required to improve existing machinery safety practices through engineering, work methods, and work practice modifications. In addition to design solutions, occupational health and safety strategies should consider activities associated with hazardous situations to inform the content of injury prevention efforts.

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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,207
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations18
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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