Notice bibliographique
Résumé
Golden safety rules (GSR) have been in existence for decades across multiple industry sectors – championed by oil and gas – and there is a belief that they have been effective in keeping workers safe. As safety programs advance in the oil and gas sector, can we be sure that GSR have a continued role? ERM surveyed companies across mining, power, rail, construction, manufacturing, chemicals and oil and gas, to examine the latest thinking about GSR challenges and successes. As we embarked on the survey, the level of interest was palpable; from power to mining it was apparent that companies were in the process of reviewing and overhauling their use of GSR. The paper will present key insights from the survey around the questions we postulated. Are GSR associated with a punitive safety culture, and have they outlived their usefulness as company safety cultures mature? Is the role of GSR being displaced as critical control management reaches new pinnacles? Do we comply with our GSR, and how do we know? Do our GSR continue to address the major hazards that our personnel are most at risk from? How do we apply our GSR with contractors, and to what extent do our contractors benefit from that? The paper concludes with some observations of how developments outside of the oil and gas sector provide meaningful considerations for the content and application of GSR for oil and gas companies.
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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 | 0,037 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,018 |
| Communication savante | 0,011 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».