Analysis of Human Factors for Enhancing Safety and Security Management System in Fossil and Renewable Power Plants
Notice bibliographique
Résumé
While Safety and Security Management System (SSMS) in the energy industry has recently improved in the last decades, it remains a hazardous working environment where fatalities and serious accidents still reoccur.Human Factors (HFs) and worker Safety-Related Behavior (S-RB) have been identified as the underlying causes of the majority of occurred accidents.Hence, this work aimed to identify those HFs which affect the SSMS from the most to the least significant, through the impact rate of these factors on workers S-RB at workplaces of twenty-one power plants (PPs), including Fossil Fuel Power Plants (FFPPs) and Onshore Wind Farms (OWFs) that are located across nine countries.Likewise, to give adequate countermeasures for the SSMS enhancement and accidents prevention.To do so, the data were collected through the survey questionnaire of a fivepoint Likert scale.The study has led us to conclude that, all the analyzed HFs have influenced the SSMS of all the evaluated PPs with an impact rate of 3.3/5 on Likert scale.Whereas the enhancement of the SSMS can be achieved if the job factors are improved and if the employees' "Workload" is well managed at the workplace, as well as if the management clearly demonstrates their H&S commitment and leadership.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».