IDENTIFIKASI FAKTOR KEBERHASILAN PENERAPAN SISTEM MANAJEMEN KESEHATAN DAN KESELAMATAN KERJA (SMK3) PADA PROYEK KONSTRUKSI BANGUNAN GEDUNG BERTINGKAT DI JAKARTA
Notice bibliographique
Résumé
Indikasi keberhasilan pada suatu proyek konstruksi terletak pada sejauh mana sistem manajemen kesehatan dan keselamatan kerja telah diterapkan dengan baik pada proyek konstruksi tersebut. Sistem manajemen kesehatan dan keselamatan kerja fokus pada akar penyebab dari kecelakaan, perilaku, dan cara melakukan pekerjaan.Pemilihan titik tinjau pada penelitian ini dilakukan berdasarkan tingginya pembangunan konstruksi gedung di daerah khusus ibukota Jakarta.Tujuan penelitian ini adalah mengetahui faktor terbesar yang mempengaruhi keberhasilan penrapan sistem manajemen kesehatan dan keselamatan kerja (SMK3) pada suatu proyek Gedung bertingkat di wilayah Jakarta dengan menggunakan faktor dan indikator yang lebih lengkap dari penelitian sebelumnya. Metode penelitian penelitian ini dengan menyebarkankuisioner kepada 30 kontraktor bangunan gedung bertingkat di Jakarta dengan responden sebanyak 80 orang pada bagian Health and SafetyEnvironment(HSE). Penelitian ini menunjukan bahwa komitmen pimpinanterhadap SMK3 mempunyai pengaruh yang signifikan terhahap keberhasilan penerapan SMK3 pada proyek konstruksi bangunan Gedung yaitu sebesar60,5%.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,006 |
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 ».