Identification and ordering of safety performance indicators using fuzzy TOPSIS: a case study in Indian construction company
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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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».