Integrating human factors and prevention systems to improve safe operations and performance
Notice bibliographique
Résumé
The high-risk nature of the oil and gas industry means the search for best practices to ensure employees suffer no harm is ongoing. Our industry has undergone multiple-step changes in safety, including the eras of death, engineering, regulations, and, more recently, behaviours. The unifying aspect to expand the results achieved from these step changes is the seamless merging of human factors and prevention systems, which are explored in further detail in this extended abstract. Human factors are how individuals behave physically and psychologically to their work environment. Prevention systems are the equipment, systems, and processes the organisation provides and implements to keep individuals safe in the work environment. The manner in which human factors and prevention systems collaborate delineates Intertek’s processes in safety. To better understand both human factors and prevention systems, the authors analysed their sub-components, ultimately making their use more relevant for the needs of this industry. A consistent understanding of each subsequently allows better identification of where the gaps may exist and allows focus on processes for not only improved business results but also achievement of no harm to employees. Although this extended abstract primarily concentrates on human factors, a means of assessing employees’ abilities to behave in their work environment alongside an organisation’s prevention systems is also discussed.
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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 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».