利用大數據建立營建人員安全管理的風險分類模型

Wen-Ta Hsiao; Wen-Der Yu; Hsien-Kuan Chang

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DOI 是数位物件识别码（ D igital O bject I dentifier ）的简称，
为物件在网路上的唯一识别码，可用于永久连结并引用目标物件。

使用DOI作为永久连结

每个DOI号前面加上「 http://dx.doi.org/ 」便成为永久网址。
如以DOI号为 10.5297/ser.1201.002 的文献为例，此文献的永久连结便是： http://dx.doi.org/ 10.5297/ser.1201.002 。
日后不论出版单位如何更动此文献位置，永久连结所指向的位置皆会即时更新，不再错失重要的研究。

引用含有DOI的文献

有DOI的文献在引用时皆应同时引用DOI。若使用APA、Chicago以外未规范DOI的引用格式，可引用DOI永久连结。

DOI可强化引用精确性、增强学术圈连结，并给予使用者跨平台的良好使用经验，目前在全世界已有超过五千万个对象申请DOI。如想对DOI的使用与概念有进一步了解，请参考（）。

ACI:

数据来源：Academic Citation Index，简称ACI

台湾最大的引用文献资料库，目前收录台湾与港澳地区所出版的人文学、社会学领域学术期刊之书目资料与参考文献，总期刊量超过690种，每年定期公布收录期刊的影响指数(Impact Factor)等指标给大众，并提供专家学者与学术单位实用的计量与分析功能。

五年影响指数（5-Year Impact Factor）：某一期刊前五年所出版的文章在当年度的平均被引用次数。

公式：（前五年发表论文在统计年的被引用次数）÷（前五年论文产出论文总篇数）

例如：A期刊2017年之五年影响指数

(A期刊2012-2016年发表论文在2017年的被引总次数)/(A期刊2012-2016年发表的论文总数)

什么是预刊文章？

为提供读者最前线之学术资讯，于期刊文献获同意刊登后、纸本印制完成前，率先于网路线上发表之文章即为预刊文章。预刊文章尚未有卷期、页次及出版日期资讯，但可藉由DOI号识别。 DOI号是文献的数位身份证字号，不论预刊或正式出版皆不会改变，读者可点击DOI连结，或于DOI号前面加上「 http://dx.doi.org/ 」连结到文献目前最新版本。

如何引用预刊文章？

请使用预刊文章的线上发表日期及DOI号来引用该篇文献。

引用范例(视不同引文格式规范可能有所差异)：

作者姓名。文章篇名。期刊名称。 YYYY/MM/DD线上预先发表。

doi:DOI 号

来源数据

P22 - 33

医药卫生 > 预防保健与卫生学
医药卫生 > 社会医学
工程学 > 市政与环境工程

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利用大数据建立营建人员安全管理的风险分类模型

A Big Data Based Safety Risk Classification Model of Construction Workers for Construction Site Safety Management

萧文达(Wen-Ta Hsiao) ；余文德(Wen-Der Yu) ；张宪宽(Hsien-Kuan Chang)

劳动及职业安全卫生研究季刊； 31 卷 4 期 (2023 / 12 / 20) ， P22 - 33

繁体中文;英文

施工安全；劳工安全监测；大数据；风险等级； Construction safety management ； Worker safety monitoring ； Big data ； Risk level

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摘要 │ 参考文献 (10) │ 国际计量

摘要〈TOP〉

并列摘要〈TOP〉

The construction industry has been blamed for her high accident occurrence rate, compared with any other industries. The construction safety has drawn major attention of the government world-wide. The application of Artificial Intelligence (AI), especially in computer image recognition, has enjoyed successful applications for automatic monitoring of construction safety in the past decade. However, the probability to cause construction accidents may differ due to different personal attributes such as age, professional experience, expertise, etc. Such attributes are not distinguishable by existing AI techniques. This study utilizes the big data accumulated in a national database-the Construction Industry Accident Knowledge Platform (CIAKP)-developed by the Institute of Labor, Occupational Safety and Health (ILOSH), Ministry of Labor, Taiwan, to determine the safety risk levels of construction workers based on his/her attributes, e.g., age, professional experience, expertise, project type, cost of project, size of company, etc. By integrating with other intelligent computer visualization techniques, the construction personnel safety risk classification method proposed in this research can pay attention to the construction worker's according to different risk levels. With the application framework of the construction safety automatic monitoring system proposed by this research, it will assist site managers to focus their attention on workers who may encounter real-time risks. As a result, it will help reduce the occurrence of construction accidents on job sites.

参考文献 ( 10 ) 〈TOP〉

Yu, WD,Liao, HC,Hsiao, W, T,Chang, HK,Wu, TY,Lin, CC(2020).Application of the Hybrid Machine Learning Techniques for Real-Time Identification of Worker’s Personal Safety Protection Equipment.Journal of Technology,35(4),155-165.
连结：
Chang, HK,Yu, WD,Cheng, ST,Cheng, TM(2019).The Use of a Multiple Risk Level Model to Tackle the Duration of Risk for Construction Activity.KSCE Journal of Civil Engineering,23(6),2397-2408.
Gandhi, Y,Singh, A,Jani, R(2021).Big data and its application in healthcare and medical field.Data Science and Intelligent Applications,Singapore:
Heinrich HW. Industrial accident prevention. New York, McGraw-Hill; 1931.
Jamsheela, O(2021).Analysis of association among various attributes in medical data of heart patients by using data mining methods.International Journal of Applied Science and Engineering,18(2),6.

国际计量

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