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Enregistrement W3184142434 · doi:10.53102/2014.33.03.784

Portrait des pratiques organisationnelles de sécurité des transporteurs routiers de matières dangereuses au québec

2014· article· fr· W3184142434 sur OpenAlexaffabout
Ingrid Peignier, Nathalie de Marcellis-Warin, Martin Trépanier

Notice bibliographique

RevueRevue Française de Gestion Industrielle · 2014
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensPolytechnique MontréalCenter for Interuniversity Research and Analysis on Organizations
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pour se conformer à la réglementation actuelle, les sites industriels utilisant des matières dangereuses (MD) prennent de plus en plus de décisions reliées au stockage susceptibles d'augmenter le nombre de livraisons. Ces comportements vont engendrer un transfert de risque du site fixe vers le transport. Il paraît donc important de gérer le risque globalement sur l'ensemble de la chaîne logistique. Dans une étude antérieure, nous avons montré que les sites fixes de MD se soucient généralement de la gestion des risques. Qu'en est-il des transporteurs de MD ? Afin de dresser un portrait des pratiques organisationnelles de sécurité qu'ils ont mises en place pour diminuer le risque d'accidents, nous avons développé une enquête par questionnaire qui a été envoyée à 1450 transporteurs routiers de MD au Québec. Nous présentons ici les principaux résultats de cette enquête innovante, couvrant à la fois des éléments techniques et organisationnels. Les résultats montrent que la plupart des transporteurs de MD interrogés ont implanté des pratiques organisationnelles de sécurité appropriées (comités SST, séances d'information, programme spécifique de prévention des accidents, etc) et sont en général conscients des risques que le produit transporté représente. Certains risques semblent toutefois sous-estimés (risques reliés au chargement/déchargement, stockage temporaire, livraisons multi-clients, etc).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,229

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,281 · 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
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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