State of the Art and Challenges for Occupational Health and Safety Performance Evaluation Tools
Notice bibliographique
Résumé
In industrialized nations, occupational health and safety (OHS) has been a growing concern in many businesses for at least two decades. Legislation, regulation, and standards have been developed in order to provide organizations with a framework for practicing accident and illness prevention and placing worker well-being at the center of production system design. However, the occurrence of several accidents continues to show that OHS performance evaluation is subject to interpretation. In this review of the literature, we outline the scope of current research on OHS status and performance evaluation and comment on the suitability of the instruments being proposed for field use. This study is based on a keyword-based bibliographical search in the largest scientific databases and OHS-related websites, which allowed us to identify 15 OHS performance evaluation tools. Our principal conclusion is that researchers in the field have shown little interest in generalizing the instruments of OHS performance evaluation and that none of the 15 tools examined is properly applicable to any real organization outside of the sector of activity, economic scale, and jurisdiction for which it was designed.
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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 | 0,335 | 0,423 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,031 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,013 |
| Communication savante | 0,035 | 0,033 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».