Analysis of Occupational Health and Safety Risk Management: Hazard Identification, Risk Assessment, and Risk Control-HIRARC for Workers at Health Quarantine Offices in Makassar, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Work hazards and risks are closely related to occupational activities and have the potential to cause injuries and occupational diseases. Every workplace carries the risk of accidents, as reflected in data from Indonesia's Work Accident Insurance Program (JKK BPJS Ketenagakerjaan). The number of workers experiencing fatalities due to occupational accidents and diseases decreased from 4,007 cases in 2019 to 3,410 cases in 2020 but increased again to 6,552 cases in 2021. This study aims to assess occupational health and safety risk management using the Hazard Identification, Risk Assessment, and Risk Control (HIRARC) method among workers at the Makassar Health Quarantine Center. This descriptive study involved a population of 133 workers, with a sample of 57 workers selected using simple random sampling. Data were collected using the HIRARC questionnaire and analyzed using univariate analysis. The results showed that the majority of respondents were aged 40–49 years (57.9%), and 73.7% worked more than 8 hours per day when assigned to night shifts. The HIRARC assessment identified that the most common occupational hazard experienced by workers was ergonomic risk, with complaints of back, waist, and shoulder pain, classified as a moderate risk. In conclusion, ergonomic hazards pose a significant issue among workers, categorized as a moderate risk level. Therefore, it is recommended that the Makassar Health Quarantine Center enhance its occupational health and safety risk management and conduct regular evaluations of workplace hazards and risks.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».