Identification and ordering of safety performance indicators using fuzzy TOPSIS: a case study in Indian construction company
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to propose a practical framework to measure the safety performance of workers in the Indian construction industry. The key safety performance indicators are identified and ordered on the premise that the higher order assignment of an indicator implies a strong indication of an effective safety performance. Design/methodology/approach Various indicators of safety performance in the construction industry were identified from extant literature review combined with author's personal viewpoint. The identified variables were inquired for appropriateness for the Indian construction scenario by consultation with experts. Fuzzy Technique for order preference by similarity to ideal solution (TOPSIS) technique was considered for the ranking of the indicators from most to least important. Findings The most important highlight of the study was the importance of the role of management by participating in informing workers about the safety rules and compliance toward safety measures. Proper and timely safety training to the workers and equipping them with sophisticated safety equipment for daily activities is perceived to be highly important in ensuring a safe and healthy workplace environment. Controlling the absenteeism rate reduces the burden of extra work on the employees, thereby, encouraging safe work-related behavior. Originality/value Senior management should make safety induction programs compulsory at the time of joining of the employees. The guidelines for safety practices, rules and information about the safety equipment should be properly documented and arranged in safety manuals. Periodical drills involving visual demonstration of the safety practices should be followed to ensure safety at workplace.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle