論文の概要: Causal Relationship Network of Risk Factors Impacting Workday Loss in
Underground Coal Mines
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05940v1
- Date: Wed, 24 Jan 2024 22:45:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-18 14:33:11.102255
- Title: Causal Relationship Network of Risk Factors Impacting Workday Loss in
Underground Coal Mines
- Title(参考訳): 地下炭鉱の作業日損失に影響を及ぼすリスク要因の因果関係ネットワーク
- Authors: Shangsi Ren, Cameron A. Beeche, Zhiyi Shi, Maria Acevedo Garcia,
Katherine Zychowski, Shuguang Leng, Pedram Roghanchi, Jiantao Pu
- Abstract要約: 鉱業従事者の就業日数減少の主な原因は、鉱業経験、営業経験、地下労働者、郡、鉱業経験(年数)などである。
総鉱業経験は最も影響力のある要因として現れたが、平均的な鉱山労働者は最も影響力の低いものとなった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This study aims to establish the causal relationship network between various
factors leading to workday loss in underground coal mines using a novel causal
artificial intelligence (AI) method. The analysis utilizes data obtained from
the National Institute for Occupational Safety and Health (NIOSH). A total of
101,010 injury records from 3,982 unique underground coal mines spanning the
years from 1990 to 2020 were extracted from the NIOSH database. Causal
relationships were analyzed and visualized using a novel causal AI method
called Grouped Greedy Equivalence Search (GGES). The impact of each variable on
workday loss was assessed through intervention do-calculus adjustment (IDA)
scores. Model training and validation were performed using the 10-fold
cross-validation technique. Performance metrics, including adjacency precision
(AP), adjacency recall (AR), arrowhead precision (AHP), and arrowhead recall
(AHR), were utilized to evaluate the models. Findings revealed that after 2006,
key direct causes of workday loss among mining employees included total mining
experience, mean office employees, mean underground employees, county, and
total mining experience (years). Total mining experience emerged as the most
influential factor, whereas mean employees per mine exhibited the least
influence. The analyses emphasized the significant role of total mining
experience in determining workday loss. The models achieved optimal
performance, with AP, AR, AHP, and AHR values measuring 0.694, 0.653, 0.386,
and 0.345, respectively. This study demonstrates the feasibility of utilizing
the new GGES method to clarify the causal factors behind the workday loss by
analyzing employment demographics and injury records and establish their causal
relationship network.
- Abstract(参考訳): 本研究の目的は,新たな因果人工知能(AI)手法を用いて,地下炭鉱の作業日数減少につながる諸要因間の因果関係ネットワークを確立することである。
この分析は、NIOSH(National Institute for Occupational Safety and Health)から得られたデータを利用する。
1990年から2020年にかけての3,982件の地下炭鉱による101,010件の負傷記録をNIOSHデータベースから抽出した。
因果関係をGGES(Grouped Greedy Equivalence Search)と呼ばれる新しい因果AI手法を用いて解析・可視化した。
作業日損失に対する各変数の影響は,介入量調整(IDA)スコアを用いて評価した。
10倍のクロスバリデーション技術を用いてモデルトレーニングと検証を行った。
モデルの評価には,隣接精度 (ap), 隣接リコール (ar), 矢印精度 (ahp), 矢印リコール (ahr) などの性能指標を用いた。
2006年以降、鉱業の従業員が失業した主な原因は、総鉱業経験、オフィスの従業員の平均、地下の従業員の平均、郡の総鉱業経験(年)であった。
総鉱業経験は最も影響力のある要因として現れたが、平均的な鉱山労働者は最も影響力が低い。
この分析は、失業判定における全鉱業経験の重要な役割を強調した。
モデルはそれぞれ0.694、0.653、0.386、0.345のAP、AR、AHP、AHRで最適な性能を達成した。
本研究は,GGES法を用いて,雇用統計や傷害記録を分析し,その因果関係ネットワークを確立することにより,就業日数減少の因果要因を明らかにすることの実現可能性を示した。
関連論文リスト
- Strategic Data Augmentation with CTGAN for Smart Manufacturing:
Enhancing Machine Learning Predictions of Paper Breaks in Pulp-and-Paper
Production [3.2381236440149257]
パルプ・アンド・ペーパー産業における予測保守の重要な課題は、製紙工程における紙の破損の頻度である。
本稿では, 紙の破断が比較的稀であるが, 経済的な影響が大きい製紙機から, 運用データを解析する。
本研究では,CTGAN(Conditional Generative Adrial Networks)とSMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique)の協力を得て,新たなデータ拡張フレームワークを実装した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-15T19:47:15Z) - RoBoSS: A Robust, Bounded, Sparse, and Smooth Loss Function for
Supervised Learning [0.0]
そこで本研究では,教師あり学習のための,頑健で,有界で,スパースで,スムーズなロス関数(RoBoSS)を提案する。
未確認データの一般化のために,$mathcalL_rbss$-SVMという新しいロバストアルゴリズムを導入する。
提案した$mathcalL_rbss$-SVM を実世界の UCI と KEEL のデータセットで18ドルで評価した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-05T13:59:50Z) - DOMINO: Visual Causal Reasoning with Time-Dependent Phenomena [59.291745595756346]
本研究では,時間遅延のウィンドウに関連する因果関係の発見に人間が参加できる視覚分析手法を提案する。
具体的には、論理に基づく因果関係の確立した手法を活用し、分析者が潜在的な原因の重要性を検証できるようにする。
効果は他の効果の原因となりうるので,本手法で検出した時間的要因と効果の関係を視覚フロー図にまとめることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-12T03:40:21Z) - Evaluation of Induced Expert Knowledge in Causal Structure Learning by
NOTEARS [1.5469452301122175]
非パラメトリックNOTEARSモデルの定式化に使用される追加制約の形で、専門家の知識が因果関係に与える影響について検討する。
その結果, (i) NOTEARSモデルの誤りを正す知識は, 統計的に有意な改善をもたらすこと, (ii) アクティブエッジに対する制約は, 非アクティブエッジよりも因果発見に肯定的な影響を与えること, (iii) 意外なことに, (iii) 誘導された知識は, 平均的な不正確なアクティブエッジおよび/または非アクティブエッジに対して予想以上に正確でないことが判明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-04T20:39:39Z) - Mining Root Cause Knowledge from Cloud Service Incident Investigations
for AIOps [71.12026848664753]
サービス破壊インシデントの根本原因分析(RCA)は、ITプロセスにおける最も重要かつ複雑なタスクの1つです。
本研究では、Salesforceで構築されたICAと、ダウンストリームのインシデントサーチとレトリーバルベースのRCAパイプラインについて紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-21T02:33:34Z) - Leveraging Unlabeled Data to Predict Out-of-Distribution Performance [63.740181251997306]
実世界の機械学習デプロイメントは、ソース(トレーニング)とターゲット(テスト)ディストリビューションのミスマッチによって特徴づけられる。
本研究では,ラベル付きソースデータとラベルなしターゲットデータのみを用いて,対象領域の精度を予測する手法を検討する。
本稿では,モデルの信頼度をしきい値として学習し,精度をラベルなし例のごく一部として予測する実践的手法である平均閾値保持信頼度(ATC)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-11T23:01:12Z) - Causal Analysis and Classification of Traffic Crash Injury Severity
Using Machine Learning Algorithms [0.0]
この調査で使用されたデータは、2014年から2019年までの6年間にテキサス州のすべての州間高速道路で交通事故が発生した際に得られたものです。
提案手法は,致命的・重傷(KA),非重傷(BC),財産被害(PDO)の3つのクラスを含む。
Grangerの因果関係分析の結果、速度制限、表面および気象条件、交通量、ワークゾーンの存在、ワークゾーンの労働者、高占有車線(HOV)が事故の深刻度に影響を及ぼす最も重要な要因として特定された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-30T20:32:31Z) - Deep Reinforcement Learning at the Edge of the Statistical Precipice [31.178451465925555]
深部RL体制下での信頼性評価は、現場の進捗を遅らせるリスクを負うことなく、結果の不確かさを無視することはできないと論じる。
我々は,集計性能の時間間隔推定を提唱し,結果の変動性を考慮した性能プロファイルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-30T14:23:48Z) - Towards Unbiased Visual Emotion Recognition via Causal Intervention [63.74095927462]
本稿では,データセットバイアスによる負の効果を軽減するために,新しい感情認識ネットワーク(IERN)を提案する。
IERNの有効性を検証する一連の設計されたテストと、3つの感情ベンチマークの実験は、IERNが他の最先端のアプローチよりも優れていることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-26T10:40:59Z) - Bootstrapping Your Own Positive Sample: Contrastive Learning With
Electronic Health Record Data [62.29031007761901]
本稿では,新しいコントラスト型正規化臨床分類モデルを提案する。
EHRデータに特化した2つのユニークなポジティブサンプリング戦略を紹介します。
私たちのフレームワークは、現実世界のCOVID-19 EHRデータの死亡リスクを予測するために、競争の激しい実験結果をもたらします。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-07T06:02:04Z) - Improving a State-of-the-Art Heuristic for the Minimum Latency Problem
with Data Mining [69.00394670035747]
ハイブリッドメタヒューリスティックスは、オペレーション研究のトレンドとなっている。
成功例は、Greedy Randomized Adaptive Search Procedures (GRASP)とデータマイニング技術を組み合わせたものだ。
論文 参考訳(メタデータ) (2019-08-28T13:12:30Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。