Establishment of Risk Management Groups in Construction Based on Workers’ Age and Accident Probability Using Unsupervised Learning
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The construction industry is currently experiencing increased risks due to the aging workforce. As workers age, their physical capabilities often decline, leading to an increased likelihood of accidents. Despite this known correlation, no established standards exist to assess and manage the risks associated with workers’ age. This study aims to establish quantitative risk management groups based on workers’ age and accident probability, providing a structured framework for age-specific safety strategies in construction. To address this gap, this study systematically assessed accident rates based on workers’ age and identified risk management groups using a quantitative approach. The study began with data collection from 441 construction sites in Korea, encompassing 1.7 million workers and 2,460 accidents. Next, accident rates were calculated by worker age and categorized by construction project types, including residential, commercial, infrastructure, and plant projects. Using k-means clustering, a widely used machine learning technique for grouping data based on similarities, workers were grouped into risk management categories based on their age. Statistical validation confirmed the reliability of these clusters, demonstrating significant differences in accident rates across groups and project types. Notably, four risk management groups were identified for each project type, except for plant projects, which formed three distinct groups. These findings underscore the elevated risks faced by older workers and offer a structured, data-driven approach for safety decision-making. By providing project-specific insights, this study enables the implementation of targeted safety interventions, such as enhanced monitoring, tailored training programs, and resource allocation for high-risk groups. This framework offers decision-makers practical tools to enhance safety management and reduce accident risks effectively.
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.
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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 découle