A proposed occupational health and safety risk estimation tool for manufacturing systems
Notice bibliographique
Résumé
There are numerous hazards to be found in almost any workplace. Annually, millions of workers die, are injured or become ill as a result of these occupational hazards. Industrial machines are often involved in these occupational accidents. Because of the demands of regulatory compliance, and the potentially high cost in terms of human suffering and lost production, businesses should place particular emphasis on safety measures. Risk is defined as a combination of the probability of harm and the severity of its consequences. Generally, risk estimation involves examining the hazards associated with a situation or with the use of a machine. A large number of techniques have been proposed for risk estimation, and recent studies have revealed that some of them have serious flaws. The main objective of this paper is to develop a proposed risk assessment tool based on the findings of an earlier study. Our research results constitute a first step towards the integration of occupational health and safety (OHS) concerns into facility planning models which traditionally do not consider OHS. The proposed risk estimation tool is developed based on the characteristics, strengths and weaknesses of 31 existing risk estimation tools, and is then applied to 20 scenarios representing different hazardous situations. To evaluate the performance of the proposed tool, the results were compared with those of other risk estimation tools and confirmed its proposed ability to estimate risk relative to other risk estimation tools.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,020 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».