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Enregistrement W4285182822 · doi:10.54941/ahfe1001482

Opportunities for Wearable Technology to Increase the Safety of Rail Sector Workers

2022· article· en· W4285182822 sur OpenAlex
Adam Freed, Heather Colbert, Daniel Blais

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueAHFE international · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWearable computerData collectionEmerging technologiesTransport engineeringWearable technologyOccupational safety and healthRisk analysis (engineering)BusinessEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Transport Canada’s Innovation Centre supports emerging transportation technologies to help ensure Canadians can benefit from a safe, secure, clean, and integrated transportation system. From the standpoint of safety in rail transportation, the Centre is interested investigating the viability of using wearable technologies to increase the safety of rail sector workers. Although wearable technologies have proven to be useful in other industries, their adoption in Canadian rail has yet to gain traction. This study aims to show that wearable technologies have the potential to increase the safety of rail sector workers and that further investigation of specific use cases could be valuable.To achieve the objectives of the study, FactorSafe Solutions, an Ottawa, Ontario based human factors consultancy, was contracted to collect and analyse relevant data from multiple sources and then to report on their findings. The data collection methods were three-fold: a literature and market review of known human factors considerations of trackside and yard workers and existing technologies that may be suited to address those considerations; an analysis of the past five years of reported rail occurrences found on the Transportation Safety Board’s Rail Occurrence Database System to determine the most common types of occurrences where wearable technologies may have mitigated the risk levels; and a series of interviews with subject matter experts from the rail industry as well as researchers in the field of rail safety and associated technologies to validate the previous findings as well as uncover new information.By synthesizing the analysed data from the three data collection tasks, it was concluded that there are 11 relevant occurrence types, the highest priority of which include non-main track derailments, non-main track collisions, and movements exceed limits of authority, for which yard and trackside workers could potentially benefit from the implementation of specific wearable technologies. The 11 occurrence types are spread across both the yard and tracksideenvironments and could potentially be addressed through a variety of different wearable technologies. An important conclusion of the study is that there is not likely to be a single solution to meet the needs of all workers, environments, or tasks.Finally, a research framework is proposed to guide Transport Canada’s Innovation Centre through the potential next steps. The framework includes foundational research to build on the knowledge of the prioritized use cases and technologies, pilot studies conducted in nonoperational simulated settings with small groups of participants, and then larger field trials to assess performance of the wearable technologies during actual operations. A key successfactor to the research framework is to engage with the rail industry to benefit from their knowledge and resources, including incorporating their safety management systems with a human factors risk assessment during pilot studies to ensure that the wearable technologies do not introduce new safety risks.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,618
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,155
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,319 · 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