Cluster analysis of fatal accidents series in the INFOR.MO database: analysis, evidence and research perspectives
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The state of the application of the techniques of cluster analysis does not include the work accidents. The applications more established for statistical data analysis include pattern recognition, image analy-sis and information retrieval. The aim of this study is to provide a quantitative assessment, based on techniques of statistical processing of historical data in order to highlight the causality between the accident and predictive recurring events. On the basis of information provided by the analysis, it is possible to propose preven-tive strategies targeted to reducing the number of accidents (mainly the fatal accidents). Based on the collection of fatal accidents in the Infor.MO database (INAIL), we proceeded to aggre-gate accident cases registered in order to provide cluster analysis, which with reference to generators of the danger fl ow mortal areas, could show typical accidents, namely preferential genesis that, proposing the causes of the same energy mortal fl ow, could explain a large number of events. In order to run the analysis, a methodological assumption that describes the phenomenon of acci-dents, like any algebraic entity, as the case represented in algebraic space, is requested. The n dimensions useful to describe the phenomenon are the n generators of the danger areas. Based
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle