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Enregistrement W2075714321 · doi:10.2118/156725-ms

Fatigue Risk Management Program – A Fit for Purpose Approach

2012· article· en· W2075714321 sur OpenAlexaboutno aff
Noel Ryan, Huma Abassi

Notice bibliographique

RevueInternational Conference on Health, Safety and Environment in Oil and Gas Exploration and Production · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueRisk and Safety Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOil refineryRisk managementStaffingRisk analysis (engineering)Operations managementWorkforceWorkloadEngineeringBusinessMedicineComputer scienceNursingWaste management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Excess workplace fatigue is a risk to safe operations and has been recognized as a contributing factor in recent industry incidents including Texas refinery explosion. API Recommended Practice 755 now requires refineries, petrochemical and chemical operations, natural gas liquefaction plants, and other facilities such as those covered by the OSHA Process Safety Management Standard to establish Fatigue Risk Management System (FRMS) policies and procedures. Chevron has implemented programs for refining and chemicals operations to address the risk of fatigue and is in the process of expanding these guidelines to cover other operations as well. The scope of FRMS guidelines includes workers on rotating shifts, extended hours/days, or callouts and those involved in process safety sensitive actions. Chevron existing pilot programs in select operating units in its U.S. Refineries, Upstream Gas Plants and Chemical Plants. Upon completion of the pilot programs, the FRMS system will be deployed in the remaining Process Safety Managed facilities in the United States and refineries in Canada and South Africa. The following areas are addressed based on guidelines: (1) Staffing Workload Analysis – performing initial and periodic assessment of the staffing balance; (2) Hours of Service Limits – establishing management exception processes and compliance; (3) Employee/ Supervisor Training – identifying causes, risks and potential consequences of fatigue and recognizing at risk employees; (4) Fatigue in Incident Investigation – determining if fatigue is a root cause or contributing to incidents; (5) Work Environments – determining changes that can affect alertness and fatigue risk and (6)Prevention and Management of Medical Conditions - providing sleep disorder screening and support resources. Next steps include evaluating how the FRMS guidelines may apply to Chevron's global workforce. Our international locations include off-shore production platforms, camps and shipping vessels where employees may work 12-hr. shifts for 28 days on/28 days off. The next wave of this project will determine which of the identified guideline areas will apply to each of these locations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,142

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0430,010

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 Opus0,211
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,175 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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