Risk factors influencing tunnel construction safety: Structural equation model approach
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.
Notice bibliographique
Résumé
At present, the global tunnel construction industry is developing rapidly, but construction accidents are also common. A large number of casualties and property losses are alarming people. It is urgent to pay attention to the causes of tunnel construction accidents, ensure the safety of construction sites, and reduce tunnel construction accidents. Through literature and case analysis, we have sorted out 35 typical tunnel causative factors for research and analysis, which are divided into 7 types. Based on the variable system, we prepared a measurement questionnaire, and 536 valid questionnaires were collected. The structural equation model (SEM) was used to study the relationship between these variables. The influence mechanism and interaction relationship between the variables are analyzed in depth in terms of influence intensity and path coefficient. The results showed that the following six latent variables significantly influence tunnel construction accidents: human factors, material factors, geological exploration design, technical management, safety management, and natural conditions. Natural conditions have the most significant impact, followed by human factors and safety management. Particular attention should be paid to education, training, and safety management in construction risk control. The structural model and research results are helpful to establish the cause theory of tunnel construction accidents, and guide the formulation of safety management policies for tunnel construction projects, reduce tunnel accidents and ensure construction safety.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 découle