MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2123315600 · doi:10.1002/prs.10217

Incorporation of inherent safety principles in process safety management

2007· article· en· W2123315600 sur OpenAlexaff
Paul Amyotte, Attiq U. Goraya, Dennis C. Hendershot, Faisal Khan

Notice bibliographique

RevueProcess Safety Progress · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueRisk and Safety Analysis
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcess safety managementProcess safetyRisk analysis (engineering)Process (computing)DocumentationIdentification (biology)Hazard analysisEngineeringQuality (philosophy)System safetyInherent safetyHazardProcess managementWork in processComputer scienceReliability engineeringOperations managementBusinessHazardous waste

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Process safety management (PSM) deals with the identification, understanding, and control of process hazards to prevent process‐related injuries and incidents. Explicit incorporation of the principles of inherent safety in the basic definition and functional operation of the various PSM elements can help to improve the quality of the safety management effort. Numerous inherent safety examples, both technical and nontechnical, are given in this paper. Existing qualitative and quantitative tools that already include, or could incorporate, inherent safety are described. Recently developed inherent safety tools for quantitative hazard identification and assessment are identified from either the literature or the current authors' work. Qualitative protocols for incorporating inherent safety into PSM elements are also presented. The language of inherent safety, although largely unused in PSM documentation, has a key role to play in enhancing the effectiveness of PSM. © 2007 American Institute of Chemical Engineers Process Saf Prog 2007

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,134

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0040,007
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,325 · 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

Citations94
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProcess Safety ProgressMême sujetRisk and Safety AnalysisTravaux en français237 207