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Enregistrement W2507978271 · doi:10.1136/oemed-2016-103951.443

P126 A task-based silica exposure modelling tool for construction companies

2016· article· en· W2507978271 sur OpenAlexaff
Melanie Gorman Ng, Hugh Davies

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBIM and Construction Integration
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTask (project management)Computer scienceEngineeringSystems engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In collaboration with an industry safety association (British Columbia Construction Safety Alliance) and the local regulator (WorkSafeBC) we developed a web-based modelling tool that is intended to help OHS personnel with quantitative risk assessment to respirable crystalline silica (RCS) on construction worksites. The exposure estimates are derived from a multiple linear regression model that was constructed using a database of 4550 task-based RCS exposure measurements. The database comprised data from peer-reviewed and grey literature, data shared from industry, and 318 field measurements collected at construction sites in 2015. The variable nature of construction work necessitated the use of a task-based, rather than job-based model. The model estimates uncontrolled exposure for 47 silica-generating tasks, and exposure levels anticipated following standard engineered control interventions. Uncertainty is also calculated and conveyed. The other variables in the model are: work environment (indoor vs. outdoor), sampling duration, activity sector (e.g. residential, commercial), project type (e.g. new construction, renovation), use of engineering controls, and region. If controlled exposures are above the exposure limit the tool provides advice on respiratory protection selection. The tool outputs a formal RCS “exposure control plan” with further information on administrative controls that should be followed to minimise exposures. Where insufficient data are available, users are advised to collect exposure measurements; they will be encouraged to share data to allow the model to be continually updated. Despite the challenges of estimating exposure in variable construction settings, this tool has several potential benefits: i) education of construction employers and employees on RCS hazards and control effectiveness; ii) a method of quantitative exposure-based risk assessment that can be used by non-expert users; iii) a model for ongoing exposure data measurement collection and analysis; and iv) a potential for continual improvement in risk reduction (as new controls are assessed and added to the database.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,145

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0430,012

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,181 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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