A Data-Driven Approach for Deploying Safety Policies for Schedule Planning in Industrial Construction Projects: A Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Construction, by the nature of the work, is more accident-prone than other industries despite advancements in improving safety performance. Proactive mitigation and assessment of the safety performance of construction projects remain challenging due to the difficulty of acquiring, storing, and using data to produce accurate predictive models. This research focused on devising methods that allow decision makers to leverage existing data in the planning phase to streamline the development of predictive models. A data-driven approach to predict the probability of a safety incident occurring in a given construction project and within a novel discipline-level schedule is presented. By implementing the proposed model, decision makers can evaluate and mitigate the risk of a given project incident occurring by deploying discipline-level safety policies in the planning phase and modifying the schedule accordingly. A predictive model was developed based on selected safety-related metrics extracted from a data set comprising daily payroll data and incident reports, which represent 28 million working hours within eight different industrial construction projects in Canada. The model was implemented in a case study based on an industrial project to demonstrate the framework’s functionality and practical utility during the project planning phase. The results show that the revised safe plan can be achieved by incorporating safety considerations in the planning phase.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».