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Enregistrement W2074228691 · doi:10.4236/ojsst.2014.41007

Introduction of Innovative Equipment in Mining: Impact on Occupational Health and Safety

2014· article· en· W2074228691 sur OpenAlexafffund
Bryan Boudreau-Trudel, Sylvie Nadeau, Kazimierz Zaraś, Isabelle Deschamps

Notice bibliographique

RevueOpen Journal of Safety Science and Technology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieurePolytechnique MontréalUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesFondation de l’Université du Québec en Abitibi-TémiscamingueÉcole de technologie supérieure
Mots-clésOccupational safety and healthRisk analysis (engineering)Work (physics)Personal protective equipmentOccupational injuryInjury preventionHuman factors and ergonomicsPoison controlForensic engineeringEnvironmental healthBusinessEngineeringMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Occupational health and safety in mining has clearly improved in developed countries over the past twenty years, but accidents and illness still occur with unacceptable frequency. The arrival of new mining equipment, bigger, more powerful and complex and requiring a higher skill level appears also to increase certain specific risks of accident and work-related illness. The objective of this paper is to examine the impact of new equipment on occupational health and safety in underground mining. The injury rate associated with eight equipment introduction projects was examined. The results show clearly that the introduction of new equipment with technological innovations does not automatically reduce the injury rate. The new equipment may even generate a higher injury rate than the equipment it replaced. Ergonomic deficiencies were noted in some of the new equipment. We suggest that future research focus on identifying the mechanisms and conditions that determine injury rate following the acquisition of innovative as means of improving occupational health and safety in mining. Successful implementation of new mining equipment appears to depend on the specific conditions of use.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,354
Score d'incertitude au seuil0,753

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,424 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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