Evaluation of the effect of particulate matter on construction accidents using relative probability
Notice bibliographique
Résumé
Abstract PM10 is known to have a great adverse effect on the human body. However, there is a lack of research analyzing the impact of PM10 on the occurrence of accidents. Accordingly, the purpose of this study is to analyze the correlation between PM10 and accidents in the construction industry and to present a new concentration group to manage accidents caused by PM10 in the construction industry. This study was conducted in the following four stages. (i) collection of data, (ii) classification of data, (iii) relative probability analysis, and (iv) modified PM10 group classification. The main results of this study are as follows. When the frequency analysis of the traditional method was conducted, 3,721 accidents occurred at a PM10 concentration of 32 μg/m3. However, as a result of the relative probability analysis presented in this study, it was confirmed that the relative accident probability increased as the PM10 concentration increased. In addition, the current PM10 concentration is presented by the WHO in six groups from a health perspective. However, in this study, the newly proposed PM10 group was classified into three groups from the perspective of the probability of construction accidents. The group proposed in this study is not from a health perspective but a group for managing construction site accidents. The contribution of this study was to confirm that PM10 also affects accidents occurring at construction sites, and the impact of PM10 on accidents was quantitatively analyzed through the relative probability analysis presented in this study.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».