Health and Safety Improvement through Industrial Revolution 4.0: Malaysian Construction Industry Case
Notice bibliographique
Résumé
Safety on construction sites is now a top priority for the construction industry all around the world. Construction labor is often seen as hazardous, putting employees at risk of serious accidents and diseases. The use of Industrial Revolution (IR) 4.0 advanced technologies such as robotics and automation, building information modelling (BIM), augmented reality and virtualization, and wireless monitoring and sensors are seen to be an effective way to improve the health and safety of construction workers at the job site, as well as to ensure construction safety management in general. The main aim of this research was to analyze the IR-4.0-related technologies for improving the health and safety problems in the construction industry of Malaysia by utilizing the analytical hierarchy process (AHP) technique. IR-4.0-related technologies show great potential in addressing the construction industry’s existing health and safety problems from the perspective of civil engineering practitioners and industry experts. This research adopted the analytical hierarchy process (AHP) for quantitative analysis of data collected through the survey questionnaire approach. The findings of the study indicate that from matrix multiplication, the highest importance among the criteria and the alternatives was for BIM with a score of 0.3855, followed by wireless monitoring and sensors (0.3509). This research suggests that building information modelling (BIM) and integrated systems had the greatest potential as advanced technology and should be prioritized when it comes to introducing it to the construction industry to improve the current health and safety performances.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».