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Enregistrement W2108852886

Mine safety and Industrial accidents at the Générale des Carrières et des Mines, in Katanga, Democratic Republic of Congo

2014· preprint· fr· W2108852886 sur OpenAlexaboutno aff
John Ngoy Kalenga

Notice bibliographique

RevueHokkaido University Collection of Scholarly and Academic Papers (Hokkaido University) · 2014
Typepreprint
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceHokkaido University
Mots-clésCornerstoneGeographySocioeconomicsEnvironmental healthBusinessPolitical scienceEngineeringOperations managementMedicineEconomicsArchaeology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper focuses on the workplace accidents of Gecamines in a comparative perspective. Copper industry has been the cornerstone of Congolese economy since the colonial era. Katanga province is well known for its reserves of copper and cobalt. Many accidents occurred in mining operations of Gecamines. We collected data of accidents from 1957 to 2008 during the fieldwork at Gecamines. Data of this study included only the accidents that required the miner to be absent from work for at least four calendar days. This study aims to determine factors of the accidents at Gecamines in order to suggest the policy to prevent the occurrence of accidents. The results show that miners at Gecamines were more exposed to the risk of accidents than their colleagues of similar industries in Australia, Canada and the United States of America. The average frequency, severity and number fatalities per year of Gecamines were 48, 3, and 9, respectively. These statistics were higher than those of the aforementioned three countries. Gecamines cared for the injured miners thus increasing the operating cost. These results imply that mine safety and working conditions at Gecamines should be improved to reduce the occurrence of accidents. The reduction of accidents should be achieved by training of miners and instauration of inspectors in charge of safety.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,005
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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,256 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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