MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3103293016 · doi:10.1061/9780784482872.040

Perspectives of Contractors and Insurance Companies on Construction Safety Practices: Case of a Middle Eastern Developing Country

2020· article· en· W3103293016 sur OpenAlexaff
Makram Bou Hatoum, Farook Hamzeh, Hiam Khoury

Notice bibliographique

RevueConstruction Research Congress 2020 · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The construction industry has long been a major contributor to worldwide occupational injuries and fatalities. The construction industry in Lebanon, a developing country, is no exception in contributing thousands of occupational injuries annually. Previous studies concluded that most Lebanese contractors do neither adopt proper safety practices nor properly implement safety manuals, especially with the absence of governmental enforcement and safety control. Moreover, insurance companies aggravate the existing problem through adopting shaky methods of evaluating premiums, which solely considers the contractor’s unreliable history of accidents. As such, a contractor safety index is proposed, which aims to assess a contractor’s safety status by evaluating the safety practices that the contractor implements. This index can be used by insurance companies when evaluating premiums can motivate contractors to enhance their safety practices in order to achieve a lower premium rate. The current paper presents and analyzes the results of a survey conducted with contractors and insurance companies to evaluate common construction safety practices that will be adopted within the proposed index. Results can help identify which practices would be more impactful on work progress and insurance premiums according to the perspectives of contractors and insurance companies respectively. Findings of the paper aim to improve the existing safety standards and promote a safety culture in the construction industry in Lebanon and other developing countries.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,489
Score d'incertitude au seuil0,862

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,217
Tête enseignante GPT0,495
Écart entre enseignants0,278 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueConstruction Research Congress 2020Même sujetOccupational Health and Safety ResearchTravaux en français237 207