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Enregistrement W4391170169 · doi:10.26668/businessreview/2024.v9i1.4289

Diagnosis About Work Accidents in Textile Industry: Insights to Implement Occupational Health and Safety Systems

2024· article· en· W4391170169 sur OpenAlexaff
Jeferson Ferrazza Pereira, Ana Júlia Dal Forno, Liane Mählmann Kipper, Miguel Angelo Granato, Franciely Velozo Aragão, Cátia Rosana Lange de Aguiar

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Professional Business Review · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTextileWork (physics)Occupational safety and healthTextile industryWork systemsRisk analysis (engineering)BusinessWork safetyEngineeringForensic engineeringConstruction engineeringMedicineMechanical engineeringPolitical scienceMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: This study aimed to analyze the occupational health and safety data in the textile industry to guide the implementation of the ISO 45001 standard. Theoretical Framework: The global estimates of the International Labor Organization show that the world economy loses about 4% of GDP annually to occupational diseases and accidents, which, in addition to human losses, result in a loss of productivity due to unsafe or unhealthy environments. Motivated by the transition from the OHSAS 18000 standard to the ISO 45001, it is necessary to understand the scenario of industries and the impact that accidents cause. Design/Methodology/Approach: From the collection of data from the state of Santa Catarina in the southern region of Brazil, a diagnosis is presented that may serve as a starting point for improvement actions regarding worker health and safety and as a benchmark for other companies in other sectors. The methodology began with analyzing the state of the art in occupational health and safety management, accident concepts, and the history of this theme worldwide. Findings: The results showed that the main accidents that occurred in the textile factories of Santa Catarina from 2012 to 2022 were with machinery and equipment, followed by accidents with chemical agents, transport vehicles, and biological agents. As for the most affected body parts, these were the fingers, followed by feet, hands (except wrists and fingers), and eyes. Another research question was to identify the sectors of the textile industry that had the most accidents in the period, which were the spinning, weaving, and textile processing sectors. Also, there were two thousand days lost in 2021 alone and, cumulatively, 45,900 days lost in this interim. Research, Practical & Social Implications: The absence of studies of this type for the textile industry and also a starting point for improvement actions regarding worker health and safety and as a benchmark for other companies in other sectors. The adoption of an Occupational Health and Safety Management System with the application of the ISO 45001 standard is a preventive and necessary measure to reduce the rates of accidents and diseases raised in the research carried out. Originality/Value: The relevance of the topic is demonstrated by the large number of accidents registered in Brazil and worldwide and, at the same time, the absence of studies of this type for the textile industry. The clipping of this sector helps to understand the data regarding the most affected body parts, the number of registered work accidents, expenses and waste for companies, their causes, and the sector in which the most accidents occur, thus guiding managers to the implementation of an effective occupational health and safety management system.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,540
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,543
Écart entre enseignants0,436 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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