Ir al contenido

Documat


Análisis bayesiano de factores de riesgo de accidente en trabajos de movimientos de tierras

  • J. F. García [2] ; J. E. Martín [1] ; S. Gerassis [1] ; A. Saavedra [1] ; J. Taboada García [1]
    1. [1] Universidade de Vigo

      Universidade de Vigo

      Vigo, España

    2. [2] CIPP Internacional, S. L., Gijón, Asturias, España
  • Localización: Informes de la construcción, ISSN 0020-0883, Vol. 69, Nº. 546 (abril-junio 2017), 2017
  • Idioma: español
  • DOI: 10.3989/ic.15.154
  • Títulos paralelos:
    • Bayesian analysis of risk associated with workplace accidents in earthmoving operations
  • Enlaces
  • Resumen
    • español

      En este trabajo se analizan características de distintas obras en las que se ejecutaban trabajos de movimiento de tierras y tuvo lugar un accidente. Aplicando redes bayesianas se identifican los factores de mayor potencial predictivo de las situaciones de riesgo analizadas. Posteriormente se realizan estudios de inferencia para analizar la interrelación entre los distintos factores. Con todo esto se demuestra que las redes bayesianas pueden ser herramientas muy potentes en la descripción general de contextos de obra, y de gran capacidad predictiva dentro de la planificación de obras desde la perspectiva seguridad-producción.

    • English

      This paper analyses the characteristics of earthmoving operations involving a workplace accident. Bayesian networks were used to identify the factors that best predicted potential risk situations. Inference studies were then conducted to analyse the interplay between different risk factors. We demonstrate the potential of Bayesian networks to describe workplace contexts and predict risk situations from a safety and production planning perspective.

  • Referencias bibliográficas
    • (1) Swuste, P., Frijters, A., Guldenmund, F. (2012). Is it possible to influence safety in the building sector? A literature review extending...
    • (2) Feng, Y., Zhang, S., Wu, P. (2015). Factors influencing workplace accident costs of building projects. Safety Science, 72: 97-104. https://doi.org/10.1016/j.ssci.2014.08.008
    • (3) Holte, K. A., Kjestveit, K., Lipscomb, H. J. (2015). Company size and differences in injury prevalence among apprentices in building and...
    • (4) Lee, H. S., Kim, H., Park, M., Ai Lin Teo, E., Lee, K. P. (2012). Construction risk assessment using site influence factors. Journal of...
    • (5) Park, J., Park, S., Oh, T. (2015). The development of a web-based construction safety management information system to improve risk assessment....
    • (6) Neapolitan, R. E. (2004). Learning Bayesian networks. Prentice Hall.
    • (7) Rivas, T., Matías, J. M., Taboada, J., Argüelles, A. (2007). Application of Bayesian networks to the evaluation of roofing slate quality....
    • (8) Martín, J. E., Rivas, T., Matías, J. M., Taboada, J., Argüelles, A. (2009). A Bayesian network analysis of workplace accidents caused...
    • (9) Li, L., Wang, J., Leung, H., Jiang, C. (2010). Assessment of Catastrophic Risk Using Bayesian Network Constructed from Domain Knowledge...
    • (10) Rivas, T., Paz, M., Martín, J. E., Matías, J. M., García, J. F., Taboada, J. (2011). Explaining and predicting workplace accidents using...
    • (11) Leu, S. S., Chang, C. M. (2013). Bayesian-network-based safety risk assessment for steel construction projects. Accident Analysis and...
    • (12) GeNIe & SMILE (2015). Structural Modeling, Inference, and Learning Engine. Decision Systems Laboratory, University of Pittsburgh,...

Fundación Dialnet

Mi Documat

Opciones de artículo

Opciones de compartir

Opciones de entorno