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Enregistrement W4403976858 · doi:10.3390/su16219443

Development of Calculation Method for Full-Time Equivalent Workers per Man-Year to Improve Fatality Rate Estimation

2024· article· en· W4403976858 sur OpenAlexaff
Jayho Soh, Jaehyun Lee, Jaewook Jeong, JeongWook Son

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesKorea Institute for Advancement of TechnologyMinistry of Trade, Industry and Energy
Mots-clésEstimationCase fatality rateStatisticsMathematicsEconometricsComputer scienceEngineeringMedicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The fatality rate in the construction industry is a key indicator for assessing safety management, with the number of workers being a critical factor in its estimation. Many countries rely on sampling inspections or assumptions to determine the number of workers, which can lead to inaccuracies in evaluating the fatality rate. In this study, we developed a method to calculate the full-time equivalent workers per man-year (FTEWm·y) to more accurately estimate the fatality rate, taking into account building and work types using daily work reports (DWRs). The research process included six steps: (i) selecting a target project; (ii) establishing a database; (iii) developing the FTEWm·y framework based on the DWR; (iv) validating the framework; (v) calculating the FTEWm·y for residential building projects in the Republic of Korea; and (vi) applying the framework. The key findings included the following: the FTEWm·y/USD for residential projects was 1.1 × 10−3 FTEWm·y/USD, with the framework achieving an accuracy of 85.30% and an R2 value of 92.92% through five-fold cross-validation. The FTEWm·y for residential buildings in the Republic of Korea was 4.5 × 107 FTEWm·y, and the fatality rate was 0.011‱. This framework offers a more precise way of evaluating fatality rates by considering specific building and work types, improving safety management practices in the construction industry.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0060,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,516
Écart entre enseignants0,457 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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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Résumé présentoui

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