Combining safety approaches to bring hazards into focus: An oil sands tailings case study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract At least 50 hazardous occurrences associated with tailings facilities occurred in the Canadian mining industry between 2000‐2014. Further investigation revealed a dearth of information on worker safety around tailings storage and transport facilities. Workers at oil sands tailings operations are exposed to hazardous scenarios, including loss of containment and line of fire. These are the similar scenarios that manifest in traditional process industries, with the notable differences between traditional process industries and tailings operations being the frequency of incidents, pressures, volumes, and temperatures. The presence of hazardous scenarios and lack of incident reviews illustrate the need for increased attention to be paid to worker safety at oil sand tailings operations as well as enhancements to current hazard identification tools. Process safety management tools such as bow tie diagrams can be applied to tailings operations to visually identify unwanted events (process and occupational health and safety related), potential threats, consequences, and controls used to prevent incidents from occurring. They also serve as a tool for continuous improvement and show any over‐reliance on one type of control, such as administrative controls or personal protective equipment. This research combines safety approaches using the bow tie analysis of seven hazardous operational activities in the oil sands tailings operations as a case study. The impact of behavioural safety on the controls is also analyzed. This research facilitated the sharing of tailings safety best practices among oil sands operators and regional contractors.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».