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Enregistrement W3189073312 · doi:10.1080/21681015.2021.1958937

Assessing the influence of safety climate-related factors on safety performance using an Integrated Entropy-TOPSIS Approach

2021· article· en· W3189073312 sur OpenAlexaff
Leila Omidi, Vahid Salehi, Seyed Abolfazl Zakerian, J Nasl Saraji

Notice bibliographique

RevueJournal of Industrial and Production Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosocialSafety climateTOPSISEntropy (arrow of time)Occupational safety and healthBusinessPsychologyOperations researchMathematicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research investigated the effects of safety climate and psychosocial safety climate factors on safety performance of employees in a process industry. Operators and supervisors of control rooms participated in this study, and the collected data were analyzed by multi-criteria decision-making (MCDM) approaches. The entropy approach was employed to prioritize safety climate and psychosocial safety climate factors. Moreover, the technique for order preference by similarity to an ideal solution (TOPSIS) got applied to rank the alternatives. The findings obtained by the entropy approach showed that “rule breaking” (among safety climate factors) and “organizational communication” (among psychosocial safety climate factors) had the greatest influence on safety performance of employees, respectively. TOPSIS results revealed that supervisors experienced a greater degree of safety performance than operators. The findings of this study demonstrated that safety professionals should consider both safety climate and psychosocial safety climate factors to promote safety performance in high-hazard process facilities.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,773
Score d'incertitude au seuil0,700

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,129
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,272 · 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 tête enseignante, 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

Citations25
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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