Occupational accidents in Russia and the Russian Arctic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: According to official statistics, the rate of occupational accidents (OAs) and fatal injuries in Russia decreased about 5-fold and 2-fold, respectively, from 1975 to 2010, but working conditions during this period had the opposite trend; for example, the number of people who work in unfavourable and hazardous conditions (particularly since 1991) has increased significantly. METHODS: This review summarises the results of a search of the relevant peer-reviewed literature published in Russia and official statistics on OAs and occupational safety in Russia and the Russian Arctic in 1980-2010. RESULTS: The occupational safety system in Russia has severely deteriorated in the last 2 decades, with legislators tending to promote the interests of industry and business, resulting in the neglect of occupational safety and violation of workers' rights. The majority of workers are employed in conditions that do not meet rules of safety and hygiene. More than 60% of OAs can be attributed to management practices--violation of safety regulations, poor organisation of work, deficiency of certified occupational safety specialists and inadequate personnel training. Research aimed at improving occupational safety and health is underfunded. There is evidence of widespread under-reporting of OAs, including fatal accidents. Three federal agencies are responsible for OAs recording; their data differ from each other as they use different methodologies. The rate of fatal OAs in Russia was 3-6 times higher than in Scandinavian countries and about 2 times higher compared to United States and Canada in 2001. In some Russian Arctic regions OAs levels are much higher. CONCLUSIONS: Urgent improvement of occupational health and safety across Russia, especially in the Arctic regions, is needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».