Analisis Risiko Penyakit dan Kecelakaan Kerja Menggunakan Model Upaya Kesehatan Kerja pada Home Industry Batik Pekalongan
Notice bibliographique
Résumé
Batik is one of the cultural heritages which is experiencing very rapid development, especially in small, medium and even large scale industries. The home batik industry in Pekalongan city can directly cause safety and health problems for its workers caused by the main factors in the production and work environment. Therefore, it is necessary to carry out further analysis of the risk factors due to work and work accidents that can occur in batik workers. This type of research is a descriptive observational study with an analytical approach. The population in this study is UMKM located in the Pekalongan City Region. The results obtained are 70% of batik workers are women, 90% of respondents are > 48 years old, as many as 78 & respondents have a working period of > 10 years. Conditions in the environment and activities in the batik industry can pose a risk to work accidents, this can be caused by a dusty work environment, using hot wax, the process of applying written and stamped batik, using chemicals in the coloring process, removing starch (pelorodan process). use hot water. So it can be concluded that the risk of occupational disease in craftsmen due to work on batik includes respiratory problems, skin irritation, fatigue, while the highest risk of work accidents is burns. Therefore, it is recommended that workers be more aware of the risk of occupational diseases and work accidents as a result of one of the consequences of work and the work environment so that occupational health and safety for individual work can be achieved.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 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 ».