| ???persistent.caption.title??? |
???persistent.caption.value??? |
|
|
| Clavius tčíslo: |
28853
|
| Překlad: |
Pozor na Grizzlymana: srovnání odhadů expozice hluku na pracovišti a v odvětví pomocí ručního kódování a algoritmu strojového učení Národního institutu pro bezpečnost a ochranu zdraví při práci (NIOSH) NIOCCS
|
| Rozšířená anotace: |
|
| Jazyk dokumentu: |
eng
|
| Ročník: |
19
|
| Číslo: |
7
|
| Rozsah (stránky): |
s. 437-447
|
| Název zdroje: |
Journal of Occupational and Environmental Hygiene
|
| Rok vydání: |
2022
|
| Publikovat na bozp-info: |
|
| Forma publikování: |
|
| Perex: |
|
| Datum publikování: |
|
| Publikováno na URL: |
|
| Připojené soubory: |
Beware the Grizzlyman
|
| Název: |
Beware the Grizzlyman
|
| Další názvová informace: |
a comparison of job- and industry-based noise exposure estimates using manual coding and the NIOSH NIOCCS machine learning algorithms
|
| Klíčové slovo: |
data velká
expozice profesionální
hluk
kódování
měření
učení strojové
|
| Autor: |
Roberts, Benjamin
|
| Anotace: |
Národní institut pro bezpečnost a ochranu zdraví při práci (NIOSH) nedávno vydal aktualizovanou verzi počítačového kódovacího systému NIOSH pro odvětví a povolání (NIOCCS), který k přiřazování kódů odvětví a povolání na základě poskytnutých volných textových informací využívá strojové učení pod dohledem. Nebylo však vyvinuto žádné úsilí o externí ověření kvality přiřazených názvů odvětví a povolání, pokud jsou algoritmu poskytnuty vstupy různé kvality. Cílem této studie bylo vyhodnotit, zda je algoritmus NIOCCS dostatečně odolný při nízké kvalitě vstupů a jak může proměnlivá kvalita ovlivnit následné odhadované expozice pracovních míst ve velké matici expozice hluku (large job-exposure matrix for noise, NoiseJEM).
|
| Bezpečnostní úroveň: |
|
| Druh: |
nezadáno
|
| Odkaz na dokument (URL): |
|
| Původní znění: |
|