An Effective Prevention Program to Reduce Electrical Burn Injuries Caused by the Use of Multimeters
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to determine the circumstances of electrical burn injuries caused by the use of multimeters among electricians and electrical apprentices in Ontario and to develop a burn prevention program to reduce them. A survey to investigate electrical injuries caused by multimeters was mailed in June 2004 to 5000 Ontario electricians and electrical apprentices. A high voltage laboratory tested the effectiveness of fused leads to reduce multimeters malfunction. The results of the survey and laboratory tests helped to implement a burn prevention program. Then, a mail fused leads multimeter exchange program was implemented, and proposals to improve the multimeters standard were made to the Canadian Standards Association. Nine hundred (18%) workers responded the survey. There were 801 (89%) electricians, 81 (9%) electrical apprentices, and 27 (3%) with other qualifications. Ninety-nine (11%) had a multimeter fail during use, and half of them suffered critical burns. Causes of the injury were operator error (59%), wrong category rating (21%), defective equipment (18%), and others (2%). More than 2000 electrical contractors acquired the new fused leads multimeters. There were no critical injuries caused by multimeters in the years 2006, 2007, and 2008 (January to August) in Ontario. Understanding the cause of electrical burn injuries by multimeters and engaging members of the integrated electrical safety system in a multifaceted prevention program were effective in reducing electrical burn injuries. Fused leads multimeters proved to be effective in preventing most common user errors and electrical burn injuries caused by multimeters.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».