Developing a heat stress model for construction workers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Heat stress, having caused preventable and lamentable deaths, is hazardous to construction workers in the hot and humid summers of Hong Kong. The purpose of this paper is to develop a heat stress model, based on the Wet Bulb Globe Temperature (WBGT) index. Design/methodology/approach Field studies were conducted during the summer time in Hong Kong (July to September 2010). Based upon 281 sets of synchronized meteorological and physiological data collected from construction workers in four different construction sites between July and September 2010, physiological, work‐related, environmental and personal parameters were measured to construct and verify the heat stress model. Findings It is found that drinking habit, age and work duration are the top three significant predictors to determine construction workers' physiological responses. Other predictors include percentage of body fat, resting heart rate, air pollution index, WBGT, smoking habit, energy consumption, and respiratory exchange rate. The accuracy of the model is verified against data which have not been used in developing the model. The accuracy of the heat stress model is found to be statistically acceptable (Mean Absolute Percentage Error=5.6 percent, Theil's U inequality coefficients=0.003). Practical implications Based on these findings, appropriate work‐rest pattern can be designed to safeguard the well being of workers when working in a hot and humid environment. Originality/value The model reported in this paper provides a more scientific and reliable prediction of the reality which may benefit the industry to produce solid guidelines for working in hot weather.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle