Hazard Identification and Risk Assessment for Improving Farm Safety on Canadian Farms
Notice bibliographique
Résumé
Agriculture is one of the most hazardous industries worldwide. The number of serious accidents on farms, despite sophisticated technology, development of effective prevention methods, and high-quality training and improved skill levels of farmers, is still very high. The purpose of this study was to develop and apply a generic farm safety protocol to hazards that have been identified in previously published literature and demonstrate the potential benefits of such a protocol with a view to raising awareness of farm safety. Hazards in agriculture were categorized, and literature highlighting the risks associated with hazards was collated. A protocol was developed and applied to establish the likelihood of a hazard causing injury and the consequence of that injury should adverse effects of hazards be realized. The results indicated farm ownership, farm being used as a primary residence, and missing rollover protective structures as the greatest farm risks with expected likelihood and extreme consequence such as death or permanent disablement. Other hazards that require immediate attention while developing mitigation strategies include accident history and existing medical conditions of the farmer, working environment (i.e., alone and isolated), water bodies in the proximity of the farm, lack of periodic machine maintenance, uncovered power take-off and other rotating parts of the tractor, missing safety decals, auger entanglements, and unprotected use of pesticides. Intervention strategies may be guided by considering the results presented in this study. Moreover, farm safety specialists should increase their efforts to promote effective injury prevention methods and enforce safe work environments. The developed protocol addresses almost all common aspects of farming hazards and can be used to mitigate risks associated with hazards in any farm setting.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».