Forestry workers’ perceptions on occupational safety: a comparative study of British Columbia and South Korea
Notice bibliographique
Résumé
Forestry remains one of the most hazardous industries, with significant risks of injuries and fatalities. This study compared the safety perceptions of forestry workers in British Columbia, Canada, and South Korea, two regions that practice sustainable forest management but differ in timber production methods and safety management experiences. The aim was to explore opportunities for region-specific safety management improvements in this critical sector. A total of 158 responses were analyzed, with 64 from British Columbia and 94 from South Korea. Participants rated their safety perceptions on a 5-point Likert scale, and an independent samples t-test assessed statistical differences. Both groups prioritized personal and coworker safety, valuing a safety-first culture over strict regulatory compliance. South Korean respondents preferred online training methods, while British Columbia respondents favored practical, on-site support. Both groups recognized the importance of mandatory certification for tree fallers, with British Columbia respondents additionally supporting regular refresher training. While British Columbia respondents prioritized expanding heavy machinery use to reduce accidents, South Korean respondents emphasized broader investments in safety measures. Both groups also favored incentive-based safety programs over penalties. Based on these insights, this study proposes region-specific strategies using the 4E framework. This study identified similarities and differences in forestry workers’ perceptions based on regional forestry conditions and proposed effective, tailored safety management strategies for each region accordingly.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».