Good Housekeeping - A Panacea for Slips, Trips & Falls Accident in the NLNG Project, Bonny
Notice bibliographique
Résumé
The paper discussed good housekeeping- a panacea for slips, trips &falls (STF) accident in the NLNG project Bonny. Good housekeeping entails cleaning and orderly arrangement of materials in the workplace. The study assumes that good housekeeping practices will eliminate workplace clutter (unsafe condition) which is the common cause of STF accident and make the workplace neat, comfortable and pleasant. The research question ascertained the extent at which elimination of workplace clutter (unsafe condition) and reduction of STF accident rate is influenced by the implementation of good housekeeping programme in the NLNG project Bonny. A descriptive research design was used in conducting the study; using questionnaire administered on 384 randomly selected employees of the ten NLNG construction companies in Bonny Island. Data collected were analyzed using descriptive statistics. The results indicated that implementation of good housekeeping programme to a large extent eliminated workplace clutter and reduced STF accident rate in the NLNG project Bonny. The study therefore recommends among others: management leadership and commitment on good housekeeping, regular housekeeping audits, regular training of employees on good housekeeping techniques, introduction of good housekeeping incentives and encouragement of good housekeeping culture among the workforce.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».