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Enregistrement W4390193775 · doi:10.18280/ijsse.130605

Qualitative Risk Assessment in Water Bottling Production: A Case Study of Maan Nestlé Pure Life Factory

2023· article· en· W4390193775 sur OpenAlexvenueno aff
Diana Rbeht, Mohammed S. El-Ali Al-Waqfi, Jawdat Al-Jarrah

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Safety and Security Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueQuality and Management Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBottling lineFactory (object-oriented programming)Production (economics)Waste managementEnvironmental scienceEngineeringBottleComputer scienceMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A comprehensive qualitative risk assessment (QRA) was conducted at the Maan Nestlé Pure Life factory, encompassing its production, storage, and bottling sections.Through a meticulous review of records, analysis of activities, and examination of work procedures, potential hazards within the factory were identified and subsequently categorized using the risk matrix technique.In total, seventeen hazards were identified, of which seven were deemed high risk, eight medium, and two low.This assessment underscores the imperative for measures aimed at risk control, reduction, or elimination.The QRA's qualitative approach, while effective in broad hazard identification, may have led to an incomplete hazard inventory.Nonetheless, it proved instrumental in pinpointing safety hazards and informing the development of robust safety policies.These policies integrate considerations of human behavior and equipment failure, focusing on preserving product quality while safeguarding the business and its operators.Despite the presence of an unsafe workplace, the study revealed that the need for new infrastructure is non-essential.Instead, a series of modifications are recommended, including the replacement of defective roofs, installation of electrical rolls and lifts, segregation of chemical storage, personnel training, and various ergonomic and procedural adjustments.The study further advocates for a subsequent phase of analysis utilizing quantitative techniques such as fault tree analysis.This is particularly pertinent for hazards requiring specific root cause identification, enabling the determination of necessary safety controls to address these root causes and prevent hazard occurrence.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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