Peningkatan Kompetensi Pekerja dalam Melakukan Inspeksi K3 pada Pekerjaan Repair Mesin Chip Screen
Notice bibliographique
Résumé
Tingkat kecelakaan kerja pada aktivitas industri yang melibatkan power tools seperti mesin gerinda dan las listrik masih tinggi di Indonesia. Kondisi ini menunjukkan perlunya peningkatan kompetensi pekerja dalam melakukan inspeksi Keselamatan dan Kesehatan Kerja (K3) sebagai langkah preventif sebelum pekerjaan dilakukan. Kegiatan pengabdian ini bertujuan untuk meningkatkan kompetensi pekerja dalam melakukan inspeksi K3 pada pekerjaan repair mesin chip screen di pabrik kertas. Metode pelaksanaan mencakup tiga tahap: (1) identifikasi bahaya dan risiko pekerjaan; (2) pendampingan pekerja dalam memahami komponen inspeksi K3; dan (3) pelaksanaan inspeksi langsung di area kerja. Evaluasi dilakukan menggunakan lembar penilaian mitra yang diisi oleh empat orang pekerja. Hasil kegiatan inspeksi K3 menunjukkan bahwa aspek pemahaman materi, penyampaian materi, dan manfaat kegiatan memperoleh penilaian “Baik” dari seluruh responden (100%, n=4). Responden menyatakan bahwa kegiatan ini membantu pekerja memahami contoh inspeksi K3 secara praktis dan menyarankan pelatihan lanjutan untuk pendalaman materi. Kegiatan ini terbukti efektif dalam meningkatkan pengetahuan dan kemampuan inspeksi K3, dengan rekomendasi untuk memperbaiki alokasi waktu serta fasilitas pelatihan pada implementasi berikutnya. Perusahaan disarankan untuk menerapkan inspeksi K3 secara berkala, memastikan ketersediaan Alat Pelindung Diri (APD) yang memadai, serta menjaga agar guard dan signage selalu sesuai dengan standar dan mudah terlihat oleh pekerja
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,005 |
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 ».