Benchmarking construction safety performance at a global level: A case study of US, Canada, and New Zealand
Notice bibliographique
Résumé
Construction safety plateau has become a global issue. To sustain the continuous improvement of the global construction safety performance, research studies on construction safety performance at a global scale, i.e. comparing safety performance across countries, are needed. To fill in this gap, this paper starts with a preliminary study by comparing the safety performance of the Canada, US, and New Zealand construction sites and by investigating the impact of three demographic factors on construction safety performance of workers, including age, work experience, and union membership. Safety surveys were collected from 2015 to 2017. In total, 837 surveys were collected from Canadian construction sites, 420 surveys were from US construction sites, and 40 were from New Zealand. The major findings are as follows. First, the top five physical injures that were reported most frequently are the same across the 3 countries, including cut, puncture, or open wound, headache or dizziness, strain or sprain, persistent fatigue, and skin rash or burn. Second, the top five unsafe events that were reported most frequently are the same across the 3 countries, including overexerted, slipped, tripped, or fell on the same level, pinch, exposed to chemicals, and struck against something fixed. Third, the most frequently reported unsafe event for all the 3 countries is overexerted. Finally, union membership has an extensive impact on the occurrence of safety incidents for both Canada and US sample. In future, more data are needed from New Zealand construction sites to enable further exploration.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».