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Enregistrement W2911276676

Identification des risques liés aux bris d’infrastructures souterraines pour la santé et la sécurité des travailleurs

2018· article· fr· W2911276676 sur OpenAlexaboutno aff
Nathalie de Marcellis-Warin, Ingrid Peignier

Notice bibliographique

RevueCIRANO Project Reports · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Consult the executive summary of the report Consulter le sommaire exécutif du rapport Aujourd’hui, la méconnaissance de la localisation précise des réseaux d’infrastructures souterraines (télécommunications, électricité, gaz, eau...) ainsi que les mauvaises techniques d’excavation conduisent à de nombreux accidents lors de travaux à proximité de ces réseaux. Dans un contexte où en 2017 au Québec, on dénombre plus de 5 bris d’infrastructures souterraines en moyenne par jour (dont 44% impliquent du gaz naturel ou de l’électricité), il est important de mieux comprendre les risques auxquels sont exposés les travailleurs afin de mieux adapter les efforts de sensibilisation et de mieux cibler les mesures de prévention. Le projet de recherche a donc pour objectif de répondre aux questions suivantes : Quels sont les risques pour les travailleurs en cas de bris de conduites souterraines ? Quelles sont les conséquences les plus courantes ? Quel type d’équipement est le plus souvent en cause lors d’un accident ? Quels sont les facteurs de risque qui augmentent la probabilité que ces risques se manifestent au Canada (et plus particulièrement au Québec) ?Les résultats de cette étude apportent un éclairage important dans le développement des connaissances sur les dangers pour les travailleurs exposés à des bris d’infrastructures souterraines. L’identification des facteurs augmentant la probabilité d’avoir des décès ou des blessés à la suite d’un bris va permettre de concentrer les efforts de prévention au bon endroit. L’ensemble de ces éléments pourra être intégré à la prise de décision en prévention que ce soit par les entreprises directement, par les autorités publiques ou les organismes en lien avec la problématique.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,294
Score d'incertitude au seuil0,585

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0400,008

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,428 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2018
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