Risk Evaluate and Control of Volunteer Firefighters Using Group Decision Making
Notice bibliographique
Résumé
Risk management encompasses all measures taken before the occurrence of risk events to mitigate potential future losses. Although volunteer firefighters serve in a voluntary capacity, their disaster response duties expose them to various risks similar to those faced by professional firefighters. Furthermore, due to differences in training, auxiliary methods, and physical conditions, they may encounter distinct risk factors and potentially higher disaster risks. This paper explores risk identification, control, and reduction for volunteer firefighters through organizational responsibilities and risk management perspectives, employing a group decision making model. Utilizing the Operational Risk Management Integration Tools (ORMIT) and the modified Delphi method, the analysis identifies 54 major risk factors for Taitung County's volunteer firefighters during disaster response duties. These risk factors are categorized according to the 5M model (Man, Machine, Media, Management, Mission), prioritized and addressed using the Main Operational Risk Management List (MOL) and the Risk Control Option Matrix (COM). After proposing corresponding risk control measures, the Average Risk Index (ARI) for the "Potential Risks in Volunteer Firefighters' Disaster Response Duties" decreased from 14.31 to 5.06. The Average Risk Rating (ARR) improved from a high-risk level (H-7) to a low-risk level (L-16). The results demonstrate that through risk identification, assessment, and control procedures, the potential risks faced by volunteer firefighters in disaster response can be significantly reduced.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».