Artificial Cognition to Predict and Explain the Potential Unsafe Behaviors of Construction Workers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Unsafe behavior is considered the primary cause of construction safety accidents. However, the main measures for unsafe behavior management are real-time monitoring and postevent correction, which cannot prevent unsafe behavior. Therefore, this study attempted to construct an artificial cognition approach to predict the potential unsafe behavior of workers and explain why workers engage in unsafe behaviors. First, based on the cognitive model of unsafe behavior, data on workers were collected with a questionnaire, and the cognitive model was validated. Second, the cognitive process of unsafe behaviors was analyzed using latent class analysis, and the cognitive characteristics of four types of unsafe behaviors were obtained. Subsequently, with the cognitive model of unsafe behavior as the input attribute, seven types of algorithms (gradient Boosting, random forest, naïve bayes, back propagation, K-nearest neighbor, logistic regression, and support vector machine) were used to construct artificial cognition to predict the potential unsafe behaviors of workers. The results showed that all seven algorithms performed well for prediction. Thus, artificial cognition that simulates the cognitive process of unsafe behavior is not limited to particular algorithms. Finally, artificial cognition was empirically validated in a construction project. The findings demonstrated that artificial cognition could effectively predict the potential unsafe behavior of workers and provide an explanation for why workers engage in unsafe behaviors.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle