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Enregistrement W2086228752 · doi:10.1002/prs.10290

The use of the Pareto shape parameter as a leading indicator of process safety performance

2009· article· en· W2086228752 sur OpenAlexaff
Fred Henselwood

Notice bibliographique

RevueProcess Safety Progress · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueRisk and Safety Analysis
Établissements canadiensNova Chemicals (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLaggingProcess (computing)Process safetyPerformance indicatorIdentification (biology)Pareto principleReliability engineeringStructuringComputer scienceIncident reportFunction (biology)Risk analysis (engineering)Operations researchEngineeringEconometricsData miningStatisticsWork in processOperations managementMathematicsComputer securityEconomicsBusinessMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Metrics addressing process safety incident performance typically focus on frequency and severity statistics. Often, these lagging metrics are not overly sensitive to actual performance, making trending and forecasting difficult. This article presents the results from a statistical study of a large incident dataset where changes in the Pareto shape parameter were observed as a function of time. This approach has been found to give far better insight into process safety performance than traditional incident metrics and readily relates back to concepts such as the “incident triangle” and “layers of protection.” Through the application of this approach, trends within process safety incident performance have been observed earlier, and more accurate forecasting has allowed for the identification of anomalies. In turn, these critical observations have allowed for the better structuring and targeting of process safety programs. Although incident data are generally considered as a lagging indicator, this approach has clearly reduced the lag time associated with this type of data and has given valuable insight into the current status of process safety performance. © 2009 American Institute of Chemical Engineers Process Saf Prog 2009

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,293 · 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'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

Citations1
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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