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Enregistrement W2957270563 · doi:10.5430/rwe.v10n2p38

Environmental Factor, Education & Training and PPE Impact on Safety Performance: A Study Among Construction Workers at SESCO Sub-station, Balingian, Sarawak

2019· article· en· W2957270563 sur OpenAlexvenueno aff
Jati Kasuma, Norlida Ismailly, Sara Ghaffari, Muhamad Saufi Che Rusuli, Abdul Hakim Abdul Gapor

Notice bibliographique

RevueResearch in World Economy · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOccupational safety and healthDescriptive statisticsOperations managementPersonal protective equipmentBusinessEnvironmental healthWork (physics)EngineeringMedicineStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Safety and health at workplace is an emergent concern in almost all parts of the world including developing countries such as Malaysia. Construction industry is one of the most hazardous industries with regard to work-related injury and fatality rates. Impact on the company would include loss working hours of injured employee, cost of repair and replacement of property and damages as well as increment in insurance premium. The purpose of the study is intended to examine the relationship between factors with safety performance at construction sites. This study investigates whether factors such as working environment, education & training, PPE and weather have any influence on safety performance. The study was conducted among construction workers at Sesco Sub-Station, Balingian, and Sarawak. A set of validated questionnaires were distributed to 100 construction workers. Data were examined based on 95 returned questionnaires (respond rate 95%). Data were analyzed with SPSS version 22 using descriptive and inferential statistics. Pearson’s correlation coefficient was used to measure the strength of relationship between independent and dependent variables. It was concluded that the most important factor affecting safety performance of the construction workers at SESCO Sub-Station, Balingian, and Sarawak is PPE.

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)0,003
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 consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,362 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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