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Enregistrement W4311170257 · doi:10.1088/1755-1315/1101/4/042018

Quantifying Safety in Off-site Construction

2022· article· en· W4311170257 sur OpenAlexaff
Nicole Odo, Jeff H. Rankin

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Earth and Environmental Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSAFERConstruction site safetyGeneral partnershipProcess (computing)Construction industryRisk analysis (engineering)Modular designPremiseProduct (mathematics)Construction managementEngineeringConstruction engineeringComputer scienceTransport engineeringProcess managementBusinessCivil engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The construction industry has been identified as one of the most dangerous when examining safety performance and outcomes. The concept of leveraging off-site construction as a safer alternative to execute construction works has been presented by researchers and industry, but support for this premise with quantifiable data is lacking. To investigate differences in off-site construction versus conventional on-site methods, the research has developed a safety evaluation methodology to quantify safety performance and allow for comparisons of construction methods. The methodology is developed in partnership with a jurisdictional occupational health and safety authority and leverages historical safety data to provide inputs for a risk-based process-analysis of construction methods. The methodology is partially validated in collaboration with the project team (owner, general contractor, module manufacturer) and applied to a case study of a mid-rise modular hotel construction project that employed a mix of conventional and off-site construction processes. The evaluation methodology takes a construction product-focused approach (in this a case a hotel room module) with emphasis on defining a complete material supply chain. As such, the approach takes a unique approach to industry level comparison, establishing an evaluation methodology for future comparisons.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,131
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,302 · 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.

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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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