Identification des risques liés aux bris d’infrastructures souterraines pour la santé et la sécurité des travailleurs
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle