Application of engineering thinking for risk assessment in a Canadian elementary school
Notice bibliographique
Résumé
This paper outlines the application of a facility-level research methodology for hazard assessment and adoption of controls through a case study performed in an elementary school located in Alberta, Canada. Two classrooms with different educational activities planned were monitored for two weeks using multiple sensors to establish the impact of the activity on the accumulation of carbon dioxide in the space. Building operators were particularly concerned with the relative risks of choral singing as compared to traditional classroom activities during the COVID-19 pandemic, and little existing research supported decision-making in that area. The data collected in this study challenges the basis for public health controls in schools and demonstrates the feasibility of data collection and reporting outside the under-resourced public health departments. The classroom activities in this facility had little measurable impact on carbon dioxide levels. A challenge for public health officials during COVID-19 was in bridging a theoretical understanding of aerosol hazard transmission with the operationalization of that theory into effective risk controls for all facilities operating within a jurisdiction. The utility and effectiveness of risk controls should be re-evaluated routinely and supported by measurements and data as is feasible to collect, and this study demonstrates how researchers can bridge the gap between policy makers and regulated entities. Engineering thinking, and principles of industrial risk management and process control can be readily applied in any commercial building facility, and this study demonstrates some of the opportunities available to building operators and policy makers with the mass proliferation of affordable instruments with high utility for assessing building conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».