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Enregistrement W2006133478 · doi:10.2118/138226-ms

Lessons for Environmental Compliance From One Company's Creative Sentencing Case

2010· article· en· W2006133478 sur OpenAlexaff
Frances Bowen, Connie Van der Byl, Jo‐Anne Dillabough, Stephanie Bertels

Notice bibliographique

RevueCanadian Unconventional Resources and International Petroleum Conference · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompliance (psychology)Context (archaeology)Root cause analysisBusinessEconomic shortageRoot causeProcess (computing)Public relationsOperations managementEngineeringPsychologyComputer sciencePolitical scienceForensic engineeringSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this paper we describe a creative sentencing research project that arose from infractions at an oil sands in situ facility. We briefly outline some root causes of the infractions, key features of the industry context at the time, and lessons for regulatory compliance. While there were some contextual factors such as general industry turbulence, regulatory uncertainty related to a new technology and an industry wide personnel shortage that contributed to the conditions that resulted in these infractions; we also identify more fundamental causes of the compliance failures in this case. We find that a weak management of change process, weak operational compliance tracking and a weak culture of compliance were all at the root of this particular failure. We stress the importance of building a culture of compliance, viewing compliance as a journey and managing the cognitive load of compliance as important elements in ensuring compliance.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,129

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0260,015
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0090,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,147
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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