AVALIAÇÃO DE ACIDENTE MORTAL COM TRATOR AGRÍCOLA ATRAVÉS DA ÁRVORE DAS CAUSAS E ELABORAÇÃO DE PROCEDIMENTOS DE BOAS PRÁTICAS
Bibliographic record
Abstract
O objetivo deste trabalho foi o de realizar uma análise de um acidente mortal com trator agrícola, identificado em relatório da Commission des Normes, de l'Équité, de la Santé et de la Sécurité du Travail (CNESST), por meio da Árvore das Causas e posterior elaboração de procedimento de boas práticas para o setor. O acidente de trabalho ocorreu na utilização do conjunto trator agrícola e carregador frontal, ao movimentar e transportar um grande fardo redondo de feno plastificado, em marcha-atrás, em superfície plana e na extremidade lateral da parcela, com declive. A aplicação do método apurou que as causas da morte do operador foram a não colocação do cinto de segurança e a porta da cabina do lado esquerdo estar apenas encostada, sem o trinco batido. Como não houve testemunhas do acidente, não foi possível saber a génese das causas que desencadearam toda a dinâmica do acidente e continuar a desenvolver a ramificação da árvore. Para o desfecho fatal contribuíram decisões e práticas de insegurança do operador, por falta de habilitação legal e de formação para operar o trator agrícola, bem como a ausência de procedimentos de segurança escritos e claros por parte da entidade empregadora, na utilização do trator agrícola com o carregador frontal.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".