Evaluating safety performance in manufacturing sector: An enhanced super-efficiency data envelopment analysis approach
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Notice bibliographique
Résumé
Workplace safety in the manufacturing sector is a critical concern, with high numbers of lost-time injuries and fatalities impacting overall productivity and economic stability. Traditional safety performance evaluation methods rely on lagging or leading indicators, yet these approaches often fail to provide a comprehensive assessment of workplace risks. Data envelopment analysis (DEA) is a valuable tool for systematically evaluating safety performance, considering both lagging and leading indicators. However, the presence of zero values in input data presents a significant challenge for the feasibility of DEA efficiency evaluation models. This study aims to develop a super-efficiency DEA model that effectively addresses these infeasibility issues and manages zero input values. Besides, the model incorporates time-series data to assess safety performance within the manufacturing sector. The proposed model also formulates input savings and output surpluses to ensure a stable and consistent evaluation of workplace safety. This offers a practical tool for policymakers and managers to improve safety performance. The effectiveness of the developed DEA model is demonstrated through its application to safety performance data from the Canadian manufacturing sectors. The findings indicate that Ontario, Alberta, and Quebec achieved the highest levels of workplace safety efficiency in specific years compared to the other provinces. The results also imply that the proposed model provides a more precise evaluation and discriminatory power compared to previous approaches.
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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 | 0,030 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| 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