A simple heuristic model for injury prevention
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to propose a simple heuristic model that provides diagnostic capabilities and prevention insights. Design/methodology/approach The paper brings together findings from previous research including injury statistics from several industries to illustrate that the model's predicted results can be found in practice. This is a conceptual paper that applies a simple heuristic model to existing data. The model leads to an equation with four parameters: a rate of improvement reflecting prevention, a rate of deterioration reflecting obsolescence and lapsing of procedures and practices, an intrinsic limit reflecting technological capability, and a “viscosity” that adds the impact of management system malfunction to the technological limits and normal delays. Findings The model says that, on the average, injury rates decrease with time if the rate of rejection is greater than the rate of mortality. If “r”<“m” injury rates increase exponentially with time, and drastic results can follow. When “r”=”m” the model produces a constant rate of failure that will continue until something is done to increase “r” or decrease “m”. A constant rate of failure means that an apparent safety limit has been reached. Unless this corresponds to the technological limit, a constant rate means that some preventable failures are recurring with regularity: they risk being accepted as “hazards of the job”. Stable periods may be normal, but they can lead to complacency. Practical implications The heuristic power of the model is evident in that parameters and insights from applying it can help define prevention activities to reduce the rate of injury and, by implication, to lengthen operational periods between consecutive injuries. Originality/value The drum model can help managers understand the separate but related effects of technology and management on injury rates. The model can be used to seek prevention possibilities hidden in the aggregate data, and it can help the manager to use period data to identify areas or groups in need of help.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».