Research on Safety Risk Grading and Hidden Trouble Identification and Management Strategy of Dual Prevention Mechanism Based on Multi-Level Analysis Approach
Notice bibliographique
Résumé
The construction of dual prevention mechanism is a necessary way to solve the problem of "not recognizing, not thinking, not managing well" in the field of enterprise safety production.This paper combines the elements involved in the theoretical framework of the dual prevention mechanism, constructs two evaluation index systems of safety risk classification and the operation effect of the dual prevention mechanism, and then establishes an evaluation model based on the multi-level analysis method and the fuzzy comprehensive evaluation method, to explore the operation effect of the dual prevention mechanism in the enterprise.The evaluation results show that after the dual prevention mechanism of safety risk classification and hidden danger investigation and management strategy is operated in S enterprises with higher safety risk level (1.50 points), the awareness of safety production and the level of intrinsic safety of the enterprises have been significantly improved, and the average value of the evaluation of the operation effect of the dual prevention mechanism in enterprises is 3.91 points, which reaches a good level.The research results of this paper not only have strong guiding significance and practical help for the optimization of risk management of production safety in enterprises, but also can be used by the same type of enterprises and even other enterprises in optimizing the risk management of production safety and the management of hidden danger investigation.
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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 | 0,017 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».