MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2913783221 · doi:10.1002/9781118476406.emoe352

Accident Investigations and Safety Management

2018· other· en· W2913783221 sur OpenAlexaff
Faisal Khan, Seyed Javad Hashemi

Notice bibliographique

RevueEncyclopedia of Maritime and Offshore Engineering · 2018
Typeother
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccident (philosophy)Accident managementAccident investigationRisk analysis (engineering)Process (computing)EngineeringForensic engineeringComputer scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Accident investigations have been influential in the evolution of safety management systems. Lessons learned through accident reports have shaped and evolved safety science toward a better understanding of how accidents happen. Review of the investigation reports of several major process‐related accidents shows that both cultural and technological problems have been the primary root causes of accidents. Moreover, it has been demonstrated in several accident reports that the accident might have been prevented if the lessons learned from previous accidents were implemented in the safety management systems. This article provides an overview of the main accident investigation methods. Common pitfalls of accident investigations are also highlighted to help investigators to implement a more effective investigation. Finally, the main processes of a safety management system and the importance of collecting and analyzing data from all aspects of safety management are also discussed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,313 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEncyclopedia of Maritime and Offshore EngineeringMême sujetOccupational Health and Safety ResearchTravaux en français237 207