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Enregistrement W2004976078 · doi:10.1016/j.jom.2015.02.002

Are safety and operational effectiveness contradictory requirements: The roles of routines and relational coordination

2015· article· en· W2004976078 sur OpenAlexafffund
Mark Pagell, Robert D. Klassen, David Johnston, Anton Shevchenko, Sharvani Sharma

Notice bibliographique

RevueJournal of Operations Management · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensYork UniversityWestern University
Organismes subventionnairesWorkplace Safety and Insurance Board
Mots-clésConfusionProcess managementRisk analysis (engineering)Production (economics)Computer scienceContradictionBusinessOperations managementEngineeringPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The relationship between managing a production system to be safe and managing it to be operationally effective is often described in conflicting terms, creating confusion for research and practice. Some view improving safety as separate and distinct from increasing operational effectiveness; they are contradictory requirements. Others emphasize that safety and effectiveness are complementary, and combine to enhance competitiveness. Recent research proposes that this confusion can be explained by examining the operational and safety routines used in production. Specifically, when an organization chooses to manage safety and operations in a coordinated fashion using a joint management system, safety and operational effectiveness are complementary. Yet, the contradiction between safety and operations can occur when the functions are managed as separate and unequal silos. This research tests this supposition using the theory of relational coordination. The results, based on a combination of survey and archival safety data from 198 manufacturing firms, show that safety and operational outcomes are indirectly related via routines and that plants that manage safety and operations using a joint management system make these priorities complementary and do not create trade‐offs between safety and operational performance.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,084
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,084
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,008
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0010,004
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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,330 · 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'étudeQualitatif
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

Citations142
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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