Exploring Fire Safety Challenges on Construction Sites: Insights from Stakeholders
Notice bibliographique
Résumé
Construction sites face significant fire safety challenges due to flammable materials, hot work, a dynamic environment, and large workforces. Despite efforts to improve construction safety, fire incidents continue to pose a significant risk to construction workers, properties, and surrounding buildings. This paper aims to identify and prioritize current construction fire safety challenges and further guide future research directions. A structured hybrid workshop was conducted to gather insights from relevant stakeholders across industry, health and safety organizations, and standards organizations. Prior to the workshop, challenges were identified through literature and an online survey completed by participants. In the first part of the workshop, participants ranked the challenges individually, and the mean rank of each challenge was calculated. In the second part, participants were divided into four groups, and a new ranking was generated through group discussions. Finally, an open discussion between different groups provided further insights. This study identified 29 challenges across four broader categories: incident investigation, risk assessment, risk response planning, and monitoring and detection. The top challenges in each category were: incomplete analysis of contributing factors, unclear relationship between risk factors and fire outcomes, lack of training in recognizing fire hazards, and limitations of manual fire watches. By identifying key and urgent challenges, this study provides valuable insights for the further improvement of construction fire safety.
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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 | 0,012 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| 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 ».