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Enregistrement W2896849145 · doi:10.2118/191514-ms

Safe Choice – Operationalizing Human Performance Science in Decision-Making

2018· article· en· W2896849145 sur OpenAlexaboutno aff
Carla Santamaria, Jim Flood, Paul C. Schuberth, Jorge J. Morell, Jaime R. Hinojosa, Justin Haddock, Hugh O’Donnell, Eric Sandelands, Mel Cowan, Alan L. Higgins

Notice bibliographique

RevueSPE Annual Technical Conference and Exhibition · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueKnowledge Management and Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOperationalizationAgile software developmentTransformational leadershipWorkforceEngineeringKnowledge managementComputer sciencePublic relationsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract An approach for enhancing safety performance in Energy Industry field applications by integrating decision-making science will be presented. Results – both qualitative and quantitative – will demonstrate step change potential in safety performance in pursuit of plateau breakthrough to zero high severity incidents. Safe Choice empowers and enables safe decision-making at all levels of an organization by providing new knowledge and techniques, and linking these to current behavioral based safety practices. Emerging understanding about brain and social science, as it relates to Energy Industry safety, is provided in practical discussion centered around decision-making. Workforce members are entrusted and empowered with new knowledge, personal decision-making style survey results, and an appreciative inquiry discussion that integrates brain science concepts in a simple effective way to their existing, familiar work processes and tools for managing safety and risk in their operating, drilling, and construction field sites. Following Safe Choice, individuals have a greater understanding of their own human performance and decision-making. Focusing on individual learning and awareness is the differentiator. The program was first developed for the ExxonMobil Hebron Project integration, hook-up and commissioning construction site in Newfoundland and Labrador, Canada during 2015-2016. Together, with other transformational safety leadership initiatives, Safe Choice contributed to best-in-class safety performance. Safe Choice was then further developed and adapted for application within operating field sites during 2017. With further success, the program is now being implemented globally with an agile, user-centered design philosophy and approach. The small group approach to training includes each worker receiving an individual decision-making style report and creates an atmosphere of appreciative inquiry, trust and openness. Developing leadership supporting strategies that foster a continuation of this atmosphere once back in the field (and outside of the classroom) has proven effective, with use of the new language and concepts evident in regular daily meetings such as toolbox talks, shift handover and safety meetings, as well as being used between workers during conversations in the field. Many locations where Safe Choice has been implemented have excellent safety performance, and will show both qualitative and quantitative measures of success achieved. Energy Industry Leaders, Operations, Drilling, Construction and Safety Professionals will gain new knowledge on successful next-step integration of decision-making science into safety programs for protecting their workforce. This will expand and extend earlier insights from panel discussions at SPE HSSE Meetings in New Orleans (April 2017) and Abu Dhabi (April 2018). This paper includes results of the program so far.

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)0,050
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,266

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0500,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0040,025
Communication savante0,0130,011
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,077
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,325 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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