Portrait des pratiques organisationnelles de sécurité des transporteurs routiers de matières dangereuses au québec
Bibliographic record
Abstract
Pour se conformer à la réglementation actuelle, les sites industriels utilisant des matières dangereuses (MD) prennent de plus en plus de décisions reliées au stockage susceptibles d'augmenter le nombre de livraisons. Ces comportements vont engendrer un transfert de risque du site fixe vers le transport. Il paraît donc important de gérer le risque globalement sur l'ensemble de la chaîne logistique. Dans une étude antérieure, nous avons montré que les sites fixes de MD se soucient généralement de la gestion des risques. Qu'en est-il des transporteurs de MD ? Afin de dresser un portrait des pratiques organisationnelles de sécurité qu'ils ont mises en place pour diminuer le risque d'accidents, nous avons développé une enquête par questionnaire qui a été envoyée à 1450 transporteurs routiers de MD au Québec. Nous présentons ici les principaux résultats de cette enquête innovante, couvrant à la fois des éléments techniques et organisationnels. Les résultats montrent que la plupart des transporteurs de MD interrogés ont implanté des pratiques organisationnelles de sécurité appropriées (comités SST, séances d'information, programme spécifique de prévention des accidents, etc) et sont en général conscients des risques que le produit transporté représente. Certains risques semblent toutefois sous-estimés (risques reliés au chargement/déchargement, stockage temporaire, livraisons multi-clients, etc).
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".