Safety Culture Maturity in Several Latin America Mining Activities
Notice bibliographique
Résumé
Health and safety is a crucial issue in the mining industry because of the implication of fatalities in this sector. A study of safety culture maturity in several Latin America countries has been done based on the model from Filho et al. [1]. The questionnaire includes 28 items regarding the type of activity, number of employees and safety culture characteristics of the activity: Information of accidents and misses, organizational structure to deal with the information, involvement of the company in health and safety issues, the way it communicates accidents and misses and commitment of the company towards health and safety.\nThe questionnaire was completed by 58 mining company managers from Bolivia, Peru, Colombia and Mexico. Results show different behaviours depending on the type of company, cooperative or private company. When private companies are analysed, it is seen a level of maturity according to the size of the company, whereas cooperatives does not have a clear trend in terms of size apart from very small cooperatives, less than 10 employees. However, there is a remarkable difference between cooperatives that have implemented continuous improvement systems and the others. In particular, cooperatives with a continuous improvement system have been analysed, displaying much higher safety culture levels.\nTherefore, it can be concluded that private companies improve their level of safety culture as the size of the company increase, because procedures and control systems are implemented. When cooperative or small companies introduce similar systems they also achieve substantial gains, but their approach is different. Managers from cooperatives have to see economic reasons to implement it, such as the Fairmined certificate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».