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Enregistrement W3149920945 · doi:10.1109/esw.2010.6164469

Arc flash personal protective equipment - applying risk management principles

2010· article· en· W3149920945 sur OpenAlexaff
Daniel Roberts

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueRisk and Safety Analysis
Établissements canadiensSchneider Electric (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPersonal protective equipmentHazardArc flashRisk analysis (engineering)Computer scienceFlash (photography)Software deploymentRisk managementArc (geometry)Reliability engineeringEngineeringElectrical engineeringMechanical engineeringBusinessSoftware engineeringMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Arc flash personal protective equipment is generally selected based on one of two methods: an incident energy analysis method or a hazard/risk category method. Neither method adequately addresses the deployment of arc flash personal protective equipment using risk management principles and processes. The incident energy analysis method determines an arc flash thermal energy level for which arc flash personal protective equipment of suitable arc rating can be selected. This method does not identify when the protective equipment should be deployed. The hazard/risk category method establishes a set selection of arc flash personal protective equipment described as " generally based on a determination of estimated exposure levels." This method subsequently eliminates items of personal protective equipment or reduces the arc rating of the personal protective equipment using activity-based risk-reduction factors. The objective of this paper is to identify and apply risk management principles and methodology found in current standards to assist with the selection of arc flash personal protective equipment and to determine when deployment of the arc flash protective equipment is warranted. The paper will suggest an alternate method to the hazard/risk category method that meets the following criteria: · Retains the simplicity of the hazard/risk category approach · Assesses hazard and risk separately · Is more aligned with current engineering and health and safety principles and practices.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,947
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,273 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations3
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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