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Enregistrement W3113359755 · doi:10.53712/rjrs.v5i1.855

Evaluasi Kinerja Sistem Manajemen Keselamatan dan Kesehatan Kerja (SMK3) Pada Proyek Attic Showroom dan East Coast Center 2 Di Surabaya

2020· article· id· W3113359755 sur OpenAlexaff
Juliandres Unitly, Feri Harianto, Dian Listyaningsih

Notice bibliographique

RevueRekayasa Jurnal Teknik Sipil · 2020
Typearticle
Langueid
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Management
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsHumanitiesMathematicsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A BSTRA K : Sektor konstruksi adalah salah satu sektor yang paling beresiko terhadap kecelakaan tenaga kerja, kerugian jiwa, material, uang, dan waktu merupakan hasil-tentu saja yang akan dipindahkan secara langsung pada saat menjalankan proyek konstruksi. Untuk mencegah kecelakaan pada pelaksanaan pekerjaan konstruksi diwajibkan untuk menerapkan Sistem Manajemen Keselamatan Dan Kesehatan Kerja (SMK3) di lokasi kerja. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk menerapkan Aplikasi Manajemen Keselamatan Dan Kesehatan Kerja (SMK3) dan perbedaan kinerja pada proyek konstruksi yang ada di kota surabaya. Penelitian ini menggunakan metode Fisher Exact Probabilitydengan mengambil data yang dilakukan melalui kuesioner yang telah dibagikan kepada masing-masing responden sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan pada proyek yang disetujui. Hasil dari penelitian ini berdasarkan Peraturan Mentri Tenaga Kerja (permenaker) no.5 tahun 1996, untuk Proyek Attic Showroom Dharmahusada nilai rata-rata memenangkan 76,74 persen dengan predikat baik, dan Proyek East Coast Center 2 nilai rata-rata hasil 84, 92 persen dengan predikat memuaskan. Sementara itu, penilaian yang dilakukan menunjukkan perbedaan signifikan antara 12 kriteria audit Sistem Manajemen Keselamatan dan Kesehatan Kerja (SMK3) menurut permenaker no.50 tahun 1996 terkait 8 item yang memiliki perberbedaan yang signifikan dan 4 item pada poin Pembangunan dan Pemeliharaan Komitmen,

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,006

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.

Tête enseignante Opus0,095
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,271 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
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