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Enregistrement W4392009997 · doi:10.30574/wjarr.2024.21.2.0557

Implementing health and safety standards in Offshore Wind Farms

2024· article· en· W4392009997 sur OpenAlexaff
Alex Olanrewaju Adekanmbi, Nwakamma Ninduwezuor-Ehiobu, Ayodeji Abatan, Uchenna Izuka, Emmanuel Chigozie Ani, Alexander Obaigbena

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Advanced Research and Reviews · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensFields Institute for Research in Mathematical Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOffshore wind powerSubmarine pipelineMarine engineeringBusinessEngineeringEnvironmental scienceEnvironmental planningEnvironmental resource managementOceanographyGeologyWind powerElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Offshore wind farms represent a significant source of renewable energy, but their operation poses unique health and safety challenges due to the harsh marine environment and remote locations. This review explores the implementation of health and safety standards in offshore wind farms, highlighting key challenges and proposing solutions to mitigate risks. The offshore environment presents numerous hazards to workers, including adverse weather conditions, rough seas, and complex machinery. Ensuring the health and safety of personnel working in such environments requires comprehensive risk assessments, stringent safety protocols, and robust emergency response plans. However, the remote nature of offshore wind farms complicates rescue and evacuation procedures, necessitating specialized training and equipment for personnel. One of the primary challenges in implementing health and safety standards is the dynamic nature of offshore operations, which demand continuous monitoring and adaptation to changing conditions. Furthermore, the integration of multiple stakeholders, including project developers, contractors, and regulatory bodies, requires effective communication and collaboration to ensure compliance with safety regulations. To address these challenges, innovative technologies such as remote monitoring systems and predictive analytics can enhance safety performance by providing real-time data on environmental conditions and equipment status. Additionally, the development of standardized safety protocols and training programs tailored to the offshore wind industry can improve the competence and readiness of personnel in emergency situations. Implementing health and safety standards in offshore wind farms is crucial for safeguarding the well-being of workers and minimizing operational risks. By addressing the unique challenges of the offshore environment and adopting proactive safety measures, the industry can ensure sustainable growth while prioritizing the health and safety of its workforce.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,155
Tête enseignante GPT0,583
Écart entre enseignants0,428 · 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'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

Citations41
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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