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Enregistrement W4395668105 · doi:10.18280/ijsse.140228

Opportunities for the Development of Safety and Health Protection Systems in the Small and Medium Enterprise (SMEs) Sector

2024· article· en· W4395668105 sur OpenAlexvenueno aff
Ahmad Padhil, Hari Purnomo, Hartomo Soewardi, Imam Djati Widodo

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Safety and Security Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueQuality and Management Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversitas Islam Indonesia
Mots-clésOccupational safety and healthBusinessSmall and medium-sized enterprisesRisk analysis (engineering)Environmental healthMedicineFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Occupational Health and Safety Program (OHS) is a method attempting to lower the risk of accidents and occupational diseases.The OHS is aimed at reducing the risks of occupational diseases and accidents in the small and medium-enterprises (SME) sector.This study aims to see the gaps in OHS that only focused on medium-sized industries so that the SME sector does not experience the effects of OHS.In-depth and systematic literature reviews were conducted, and the classification of the disaster type and its object from those sources was performed.The results show that there are gaps in the OHS, which can be seen both from the mitigation and identification methods used, which open up opportunities for further research, especially in the development of new investigative methods, as well as to improve the design of protection systems.The findings of this study will be the latest research based on perspectives in the global scope by looking at the relevant perspectives that have been run and compared systematically to be able to create opportunities for the updating of the risk mitigation process OHS in SME industrial sector.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,201 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2024
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