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Enregistrement W2000227070 · doi:10.13031/2013.19718

Using Fault Tree Analysis to Identify Contributing Factors to Engulfment in Flowing Grain in On-Farm Grain Bins

2005· article· en· W2000227070 sur OpenAlexaboutno aff
Douglas M. Kingman, W. E. Field

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Safety and Health · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueRisk and Safety Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPurdue University
Mots-clésFault tree analysisHazardBinForensic engineeringPerspective (graphical)Intervention (counseling)EngineeringAgricultureEnvironmental healthAgricultural engineeringBusinessGeographyMathematicsPsychologyMedicineReliability engineeringBiologyEcologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Findings reported by researchers at Illinois State University and Purdue University indicated that since 1980, an average of eight individuals per year have become engulfed and died in farm grain bins in the U.S. and Canada and that all these deaths are significant because they are believed to be preventable. During a recent effort to develop intervention strategies and recommendations for an ASAE farm grain bin safety standard, fault tree analysis (FTA) was utilized to identify contributing factors to engulfments in grain stored in on-farm grain bins. FTA diagrams provided a spatial perspective of the circumstances that occurred prior to engulfment incidents, a perspective never before presented in other hazard analyses. The FTA also demonstrated relationships and interrelationships of the contributing factors. FTA is a useful tool that should be applied more often in agricultural incident investigations to assist in the more complete understanding of the problem studied.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,703
Score d'incertitude au seuil0,970

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,327 · 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 tête enseignante, 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
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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