Structural Failures Risk Analysis as a Tool Supporting Corporate Responsibility
Notice bibliographique
Résumé
The problem of the structural failures is inextricably linked with the construction industry. A structural failure can be defined as the unintentional, violent destruction of a building object or its part, as well as structural elements of scaffolding, forming elements, sheet piling and excavation linings. Structural failures always entail financial and environmental losses that cause a big problem for companies. The analysis of the structural failures allows to indicate the causes that led to them, but also to introduce actions to help avoid them or decrease their appearance in the future. From the point of view of sustainability risk, human life, corporate responsibility, but also possible financial penalties, it is a very important element of the business process management in an enterprise. In the paper the structural failures occurring in Poland in 2015–2019 were analyzed based on data from the General Office of Building Control (GUNB). They are divided into two categories: caused by random factors and resulting from human error. Failures caused by human error were divided into those related to construction, used material and building operation (exploitation). The structural failures occurring during construction works, e.g., construction, renovation, demolition works, as well as in existing facilities, e.g., during the use of the facility but also in facilities excluded from use, were analyzed. Then, the individual causes of the structural failures were analyzed in terms of repeatability in each category. The risk priority number was calculated for the causes in the group “random events” and nine causes related to “human error”. Actions aimed at reducing the risk of future failures were proposed. The results of the analysis provide conclusions that constitute input data for the improvement of both the processes themselves and the procedures for design, construction and exploitation, or methods and frequency of inspections.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».