A novel fault tree analysis approach to investigate uncommon accidents in quarries: a case study
Notice bibliographique
Résumé
Quarrying companies are increasingly involved in developing effective Occupational Health and Safety Management Systems (OHSMS) to protect both their own staff and all those collaborating with their organization.The adoption of schemes such as BS OHSAS 18001:2007 helps the company to comply with legal requirements and serves the personnel both by raising awareness of the potential adverse consequences to which they are exposed (i.e., the risk of accident and potential occupational illness), and by limiting and managing the risk of occupational hazards.Since the quarry environment presents many hazardous factors, various approaches to monitor and control their effects are required; among them the choice of OHS risk assessment methods and the approach to accident investigation being the most crucial.This paper refers to a case study of an unusual accident which occurred in an Italian quarry recently.The analysis aims to identify and describe the true course of events, as well as to analyse the direct causes and contributing factors of the accident, the main objective being to identify best practices in risk reducing measures in order to prevent similar accidents occurring in the future.Initially a deductive approach is taken using the Fault Tree Analysis (FTA) method.This is then improved by integrating a Management Oversight and Risk Tree (MORT) technique and Multiple Cause Systems Oriented Incident Investigation (MCSOII).The proposed analysis is finally utilized to design and define procedures to manage these particular activities.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».