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Enregistrement W2802259268 · doi:10.3390/safety4020021

Designing and Developing an Effective Safety Program for a Student Project Team

2018· article· en· W2802259268 sur OpenAlexaff
John Catton, Ramin Shaikhi, Michael Fowler, Roydon Fraser

Notice bibliographique

RevueSafety · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEngineeringTransport engineeringEngineering managementProject teamConstruction engineeringSystems engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the workplace, safety must be the first priority of all employers and employees alike. In order to maintain the safety and well-being of their employees, employers must demonstrate due diligence and provide the appropriate safety training to familiarize employees with the hazards within the workplace. Although, a student “project team” is not a business, the work done by students for their respective teams is synonymous with the work done in a place of business and thus requires that similar safety precautions and training be administered to students by their team leads and faculty advisors. They take on the role of supervisors within the team dynamic. Student teams often utilize the guidelines and policies that their universities or colleges have developed in order to build a set of standard operating procedures and safety training modules. These guidelines aid in providing a base for training for the team, however, they are no substitute for training specific to the safety risks associated with the work the team is doing. In order to comply with these requirements, a full analysis of the workplace is required to be completed. A variety of safety analysis techniques need to be applied to define the hazards within the workplace and institute appropriate measures to mitigate them. In this work, a process is developed for establishing a safety training program for a student project team, utilizing systems safety management techniques and the aspect of gamification to produce incentives for students to continue developing their skills. Although, systems safety management is typically applied to the design of active safety components or systems, the techniques for identifying and mitigating hazards can be applied in the same fashion to the workplace. They allow one to analyze their workplace and determine the hazards their employees might encounter, assign appropriate hazard ratings and segregate each respective hazard by their risks. In so doing, safety level assignment can be completed to ensure team members are trained to be able to work on the systems associated with a given risk level.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,551
Écart entre enseignants0,446 · 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'étudeSans objet
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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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