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Enregistrement W7020340113

L'entretien des têtes d'abattage : identification des risques et exploration des possibilités d'amélioration

2005· article· fr· W7020340113 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueForest Biomass Utilization and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork safetyPrivate spacePhase (matter)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La mécanisation des activités forestières est de plus en plus présente dans les forêts du Québec. Mais la présence simultanée de ces machines très puissantes et très solides avec les personnes chargées de les opérer ne se passe pas sans mal. Des accidents graves, voire mortels, surviennent régulièrement avec des équipements d’abattage, et plus précisément avec ceux qui utilisent une tête d’abattage mécanisée. Peu d’information est disponible pour sécuriser simplement et rapidement ces équipements d’abattage mécanisés et le parc machine est très disparate, tant au niveau des têtes d’abattage qu’au niveau des abatteuses. Cette activité de recherche avait donc pour but de documenter et de comprendre la problématique de l’entretien des têtes d’abattage mécanisées, dans le but de proposer ensuite au Comité paritaire de prévention du secteur forestier de la CSST des possibilités de solution ou des pistes de recherche. Cette activité s’est déroulée en deux temps. Tout d’abord, une phase de préparation a permis de recueillir des informations sur la diversité des modèles de têtes d’abattage existant au Québec, sur les accidents liés à l’utilisation de ces machines, sur le fonctionnement de ces machines et sur la formation qui est donnée pour leur utilisation. La seconde phase a été réalisée sur le terrain. Elle a consisté à rencontrer des instructeurs de centre de formation professionnelle et quelques distributeurs de ces machines. Cette étude a permis de comprendre pourquoi et comment les opérateurs et les mécaniciens interviennent sur ces machines, ainsi que de recueillir des informations sur la maintenance, sur les dispositifs de sécurisation existants, sur les formations disponibles et sur les accidents survenus. Ensuite, une analyse rapide des informations obtenues nous a permis d’identifier des possibilités de solution ou des pistes de recherche visant à rendre l’entretien de ces machines plus sûres et à faire quatre recommandations au Comité paritaire de prévention du secteur forestier.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,592
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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