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Record W7005561812

Réduire les risques en espace clos: Construction d'une base de connaissances pour la mise en application d'une prévention intrinsèque

2024· other· fr· W7005561812 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2024
Typeother
Languagefr
FieldBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
TopicGenetic and Clinical Aspects of Sex Determination and Chromosomal Abnormalities
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsIndemnityClos networkLimiting
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

RÉSUMÉ: La plupart des installations industrielles intègrent dans leurs procédés des lieux à risques qui répondent à la notion d’espaces clos telle que définie dans les réglementations en santé et sécurité du travail. Au Québec (Canada), les exemples d’espaces clos les plus courants dans les milieux de travail sont les cuves, les réservoirs, les puits d’accès, les égouts, les citernes et les tuyaux. Bien qu'ils ne soient pas conçus pour l'occupation humaine en tant que telle, de nombreux travailleurs doivent y pénétrer pour effectuer des tâches de maintenance comme des réparations, du nettoyage et des inspections, tout en faisant face aux risques liés au confinement de l’espace comme l'asphyxie, l’intoxication, la noyade ou encore l’ensevelissement dans des matières solides. Le niveau de risque élevé associé au travail en espace clos a mené à la création de plusieurs règlements et normes à travers le monde depuis la fin du 20e siècle. Toutefois, malgré ces obligations réglementaires, les accidents mortels liés aux espaces clos sont encore fréquents. Près de trois décès par an ont été recensés au Québec entre 1998 et 2017, ce qui représente environ 4 % de l’ensemble des décès suite à un accident du travail sur la même période. La réglementation exige de mettre à disposition des travailleurs certaines mesures de réduction du risque comme les méthodes de travail sécuritaire (p. ex., la mesure de gaz), les mesures de protection individuelles ou collectives, une formation adéquate et les procédures et les équipements de sauvetage. Toutefois, la réglementation ne décrit que les exigences obligatoires minimales et ne donne pas de précisions quant à la mise en place de mesures à la conception des espaces clos et l’utilisation de la protection collective, même si elles sont privilégiées dans les règles de l’art. Bien que plus efficace, la mise en place de telles mesures est souvent marginale en entreprises pour la gestion des risques en espace clos en comparaison des mesures basés sur la protection individuelle (p. ex., équipements de protection individuelle).Pour pallier ces lacunes, ce travail de recherche s’intéresse aux moyens placés le plus haut dans la hiérarchie de réduction du risque pour les interventions en espace clos (EC), c.-à-d., ceux qui éliminent ou réduisent les risques à la source ainsi que les mesures de protection collective. Ces deux notions ont été regroupées sous le terme « Prévention Intrinsèque et Protection Collective pour les espaces clos » (PIPC-EC), en anglais « Confined Space Permanent Collective Principles » (CSPCP) lequel inclut toutes les mesures mises en place de manière permanente durant les phases du cycle de vie d’un espace clos (c.-à-d., conception, exploitation et rétrofit/réingénierie) qui permettent de réduire les risques pour l’ensemble de personnes concernées. Ainsi, l’objectif principal de cette thèse est de bâtir une base de connaissances sur les PIPC-EC qui intègre les connaissances existantes dans la littérature et la pratique sur le terrain, pour faciliter leur implémentation et réduire le nombre d’accidents associé aux interventions en espace clos au Québec et ailleurs. Cette base de connaissances repose sur une ontologie légère créée à partir des différents principes mis en œuvre dans le domaine spécifique des espaces clos. Elle intègre leurs relations avec l’environnement, le contexte d’opérations et d’activités, les effets envisagés sur la réduction du risque et les contraintes techniques et organisationnelles à prendre en compte. Pour développer cette base de connaissances, une méthodologie en trois phases a été utilisée. Dans la première phase, dix accidents mortels en espace clos dans six secteurs d’activité différents ont été analysés avec la technique de l’arbre des causes (AdC). Cette analyse a permis d’identifier les causes primaires des accidents en lien avec des lacunes de conception et de démontrer le potentiel des mesures de PIPC-EC dans ce contexte. Lors de la deuxième phase, quinze experts en gestion des risques pour les espaces clos (p. ex., consultant, préventeur en industrie, concepteur côté client) ont été interviewés sur le processus d’implantation et la mise en oeuvre des PIPC-EC. Ce travail a permis de confronter l’expérience et la connaissance des experts sur le terrain aux solutions de réduction de risque basées sur la littérature. Les facteurs favorisants et les contraintes quant à l’adoption des PIPC-EC ont notamment pu être identifiés. Ainsi, les résultats obtenus suggèrent que la prise en compte de l’ensemble du cycle de vie de l’espace clos par les concepteurs est encore marginale. Les opérations de maintenance, qui sont sous la responsabilité de l’utilisateur d’un point de vue opérationnel, ne sont pas pleinement intégrées dans la définition du besoin. Ainsi, une coopération « concepteur-utilisateur » forte promouvant l’adoption des PIPC-EC éviterait la nécessité des opérations de rétrofit (réingénierie) sur les installations tout en favorisant la rentabilité des investissements à long terme. Cette phase de l’étude a également permis de proposer un modèle à l’intention des concepteurs et des utilisateurs qui structure les mesures de PIPC-EC pour les espaces clos selon les principes suivants : (P1) éliminer complètement l’espace, (P2) déclasser l’espace clos en travaillant sur les risques, (P3) supprimer la nécessité d’entrer pour effectuer une tâche spécifique, (P4) réduire le besoin d’entrer de manière générale et (P5) améliorer l’accès, l’intervention et l’évacuation. Lors de la phase 3 du projet, 19 études de cas en entreprise ont été effectuées afin de recenser les mesures de PIPC-EC utilisées ou qui pourraient l’être pour des interventions réelles ciblées. Les secteurs d’activités inclus dans l’échantillon ont été ceux du traitement des eaux, de la distribution électrique/télécommunication, des pâtes et papiers, de la fabrication de pièces, du traitement chimique, du transport et de la maintenance industrielle/génie civil. Au total, 112 solutions concernant 30 espaces clos différents ont été compilées. Afin d’exploiter efficacement ces solutions, une base de données relationnelle interrogeable a été développée en se basant sur les connaissances développées lors des étapes précédentes. Ainsi, chaque solution a été associée dans la base de connaissances à un contexte (c.-à-d. espace clos, intervention), à une problématique (c.-à-d. risques, caractéristiques de conception problématiques), à un mécanisme de réduction du risque (c.-à-d. principes P1 à P5, types de mesures) et à des contraintes d’implantation (c.-à-d. techniques, organisationnelles). Les principes P1 et P2, axés sur les cabinets ou locaux techniques aménagés sous forme de structure hors sol et l'occupation humaine en continue, ne représentaient que 6 % des solutions et étaient souvent limités par des défis tels que les conditions hivernales et les réglementations urbaines. Les principes P3 et P4 étaient plus populaires, constituant 54 % des solutions, avec pour objectif d'éliminer ou de réduire le besoin d'entrée. Ces principes incluaient des diagnostics sans entrée et la relocalisation de systèmes vers des emplacements extérieurs. Cependant, la mise en oeuvre de la robotique et de l’internet des objets (IoT) sous ces principes était moins fréquente en raison des coûts élevés et des défis opérationnels. Le principe P5, concernant la facilité d'accès et de mouvement dans l’espace clos, représentait 40 % des solutions mais offrait une efficacité limitée en matière de réduction des risques par rapport aux principes de hiérarchie supérieure. L'analyse des 112 solutions de réduction des risques en espaces clos a révélé une préférence pour le réaménagement d'espaces existants, mettant l'accent sur la praticité et la faisabilité, plutôt que sur la construction de nouveaux espaces ou l'adoption de stratégies de réduction des risques plus complètes. Des travaux de recherche spécifiquement avec des fabricants d’espaces clos pourraient permettre de combler cette limite. Finalement, cette base de connaissances et les AdC développés devront faire l’objet d’une activité de valorisation afin de fournir aux utilisateurs un accès interactif à l’ensemble des données. La diffusion de la base de connaissances contribuera à sensibiliser les concepteurs, les intégrateurs et les préventeurs à l’importance et aux opportunités de réduire les risques en espace clos en se basant sur la PIPC. ABSTRACT: Most industrial facilities incorporate high-risk areas in their processes, which meet the definition of confined spaces as outlined in occupational health and safety regulations. In Quebec (Canada), typical examples of confined spaces in workplaces are tanks, reservoirs, access wells, sewers, tankers, and pipes. Although not intended for human occupancy per se, many workers need to enter these spaces to perform maintenance tasks like repairs, cleaning, and inspections, facing risks related to the confined nature of the space such as asphyxiation, poisoning, drowning, or being engulfed in solid materials. The high-risk level associated with working in confined spaces has led to the creation of several regulations and standards worldwide since the late 20th century. Despite these regulatory obligations, fatal accidents related to confined spaces are still frequent: nearly three deaths per year were recorded in Quebec between 1998 and 2017, accounting for about 4 % of all work-related deaths during that period. Regulations require providing workers with certain risk reduction measures like safe work practices (e.g., atmospheric testing), individual or collective safety measures and equipment, adequate training, and a detailed plan for emergency response and rescue. However, the regulations only specify the minimum mandatory requirements and do not provide details on the implementation of measures related to confined space design or the use of collective protection, even though these are preferred in best

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.009
metaresearch head score (Gemma)0.009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.199
Threshold uncertainty score0.396

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0090.009
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0040.002
Science and technology studies0.0030.003
Scholarly communication0.0070.003
Open science0.0030.005
Research integrity0.0020.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0110.002

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.

Opus teacher head0.007
GPT teacher head0.248
Teacher spread0.241 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreOther

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".

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Published2024
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