Prioritization of hazards by means of a QFD- based procedure
Notice bibliographique
Résumé
Despite the evolution of regulations in the field of occupational health and safety promoted in EU countries, the number of accidents and victims has not significantly decreased in recent years, especially in constructions and agriculture sectors, as underlined by official reports of the Italian Workers' Compensation Authority. Main reasons of such a situation are due to the characteristics of working activities in these sectors. The variety of operations, the frequent exchange of tasks among workers within the same company, the continuous change of workplaces, the frequent exchange of workers for the same activity (e.g. seasonal workers), and the workers' stress caused by seasonal jobs. For these reasons both risk assessment and safety management activities result in being more difficult than in other working sectors. Thus, it is important to provide methodologies and tools that allow companies to carry out these tasks more effectively. In such a context, the study proposed by Esra Bas in 2014 certainly represents an attempt to provide a supporting methodology for engineers engaged in risk assessment activities. This approach consists in the use of the Quality Function Deployment (QFD) method, and it is aimed at evaluating how specific tasks can be in relationship with specific hazards, which in turn are related to specific events, and finally at defining what preventive/protective measures can be introduced against those events. Based on this, we tried to further investigate such an approach, with the goal of providing an easier-to-use tool, which can be used in risk assessment activities of critical contexts as the agriculture one. With this aim in mind, a case study concerning the risk assessment of an agricultural machinery was carried out.
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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 | 0,020 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».