Столетняя история развития методов расследования несчастных случаев на производстве

Кузнецова Е.А.1
1 «Всероссийский научно-исследовательский институт труда» Министерства труда и социальной защиты Российской Федерации, Россия, Москва

Статья в журнале

Экономика, предпринимательство и право (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку

Том 11, Номер 1 (Январь 2021)

Цитировать эту статью:

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=44741525
Цитирований: 3 по состоянию на 07.12.2023

Аннотация:
Актуальность исследования обусловлена реализуемыми в последние несколько лет реформами в области охраны труда, направленными на переход от жесткого соблюдения нормативных требований к оценке рисков каждым работодателем с учетом особенностей его конкретного производства. Эта реформа должна будет в недалеком будущем затронуть вопросы надежности собираемых статистических сведений в области производственного травматизма, а также выявления корневых причин несчастных случаев с целью предотвращения их повторения. Статья продолжает начатый ранее обзор публикаций, посвященных развитию и изменению методов расследования происшествий и аварий за столетний период. Сделан вывод о необходимости использования различных методов расследования в зависимости от типа происшествия и сложности производственных процессов. Статья будет интересна государственным инспекторам труда, исследователям, занимающимся вопросами охраны труда, а также практикам, руководителям предприятий и служб охраны труда.

Ключевые слова: производственный травматизм, расследование несчастного случая, происшествие, метод расследования несчастного случая

JEL-классификация: A12, J28, J81, M11



Введение

Среди российских исследователей и практиков не наблюдается значительного интереса к изучению различных подходов и методов расследования несчастных случаев на производстве. Наверное, лучше всего характеризует это отношение следующая цитата: «При расследовании события, в результате которого произошел несчастный случай, необходимо установить время, место, обстоятельства, причины, очевидцев, численность пострадавших, идентифицировать пострадавших, определить профессиональный статус, характер и тяжесть повреждений» [3] (Gerasimov, 2019). Дополним этот перечень установлением степени вины пострадавшего. Чисто формально расследование проводится для установления причин несчастного случая и разработки мер предупреждения его повторения. Что же происходит на практике? В качестве примера типичного для России подхода приведем следующую ситуацию, описанную в статье сотрудников Уфимского государственного авиационного технического университета [6] (Smagina, Zainygdiniva, 2019). Рабочий по поручению руководителя пошел выполнять работы на неогороженную платформу высотой 3,5 м, поскользнулся и упал с этой неогороженной платформы с указанной высоты. Авторы даже применяют метод дерева отказов для установления причины произошедшего. В результате они устанавливают, что основной причиной является… скользкая обувь и отсутствие противоскользящих покрытий! Отсутствие ограждений находится на предпоследнем месте рядом с халатностью ответственного за контроль наличия ограждений. В заключение авторами делается вывод о том, что «в процессе трудовой деятельности граждан необходимо проявлять заботу об их здоровье, поскольку современный труд сопряжен с воздействием на работающего многих вредных производственных факторов».

Более категоричной в своих выводах является автор из Тольяттинского государственного университета [5] (Myrtyzova, 2019). Она пишет буквально следующее: «По итогу работы комиссии делаются следующие выводы: определяется, кто допустил нарушения требований охраны труда (работодатель, работник или оба причастны; определяется степень вины сотрудника, что повлияет на сумму выплаты), а кроме того, был ли несчастный случай связан с производственной деятельностью или нет. Комиссия также должна установить степень вины застрахованного сотрудника в процентах, если в ходе расследования установлено, что грубая неосторожность сотрудника содействовала возникновению или увеличению вреда его здоровью. Поэтому умалчивать о наиглавнейших причинах трагедии – нарушение пострадавшим норм безопасности и производственной дисциплины – значит не только игнорировать требования закона, но и подталкивать других сотрудников организации на совершение действий вопреки требованию инструкций, правил по охране трудового процесса и так далее».

Автор из Дальневосточного государственного университета путей сообщения считает, что «теория Хенриха дала основу для будущих исследований в этой области. Так, в современном мире изменился подход к осуществлению безопасности на промышленных предприятиях. Все больше организаций переходят к автоматизированному труду. Количество травм в целом сокращается, и это является большим успехом в области обеспечения безопасности жизни и здоровья работников на производстве» [7] (Thor’, 2019).

Еще один характерный пример отставания отечественной науки от общемирового уровня – статья, посвященная причинно-следственным связям [2] (Alekin, 2019). Статья вышла в 2019 году. «Средний возраст» используемых источников – 20–25 лет. Тогда как во все мире в этот период уже было понимание, что простые, «линейные» модели причинно-следственных связей, разработанные на заре развития промышленности, уже не соответствуют потребностям современных технологий и процессов.

Из приведенных выше примеров можно сделать ряд неутешительных выводов о качестве преподавания профильных дисциплин в наших вузах, а также о том, что российская наука пока обходит эти вопросы своим вниманием. Целью обзора, сделанного в данной статье, является рассмотрение многообразия подходов к анализу влияния человеческого фактора на происшествия в социотехнических системах разного уровня сложности.

В зарубежной науке столь почитаемый у нас «человеческий фактор» рассматривался с разных сторон и с разных точек зрения: от высказываемого в начале XX века предположения об индивидуальной предрасположенности к получению травм до осознания многоуровневой природы влияния человеческих ошибок на серьезность происшествий.

Модели, основанные на влиянии человеческого фактора

Предрасположенность к несчастным случаям (Accident prone tendency, APT)

Британские ученые в 1919 году провели статистический анализ несчастных случаев на британских заводах по производству боеприпасов [18] (Greenwood, 1919) и обнаружили, что люди с определенными чертами характера чаще всего становятся причиной несчастных случаев. 10 лет спустя другие британские ученые по поручению Научного совета по промышленному здоровью [15] (Farmer, Chambers, 1929) провели более глубокое исследование и предложили концепцию «склонности к несчастным случаям». По их определению, предрасположенность к несчастному случаю является более узким понятием в сравнении с ответственностью за несчастный случай; она складывается из личностных особенностей, которые значительно повышают уровень риска травмирования такого человека [19] (Haight, 2001). В 1927 году статистические исследования, начатые на заводе боеприпасов [27] (Newbold, 1927), были продолжены. Автор исследования распространил полученные на заводе результаты и на другие профессии. Подобные исследования проводились в разных странах и вплоть до недавнего времени [32] (Visser et al., 2007).

По мнению авторов исследования [17] (Fu et al., 2020), люди, предрасположенные к несчастным случаям, в общем имеют общие черты характера: импульсивность, недостаток самоконтроля, небрежность, неустойчивость психики, недостаточное усвоение информации, быстрая возбудимость, вспыльчивость, развязность.

Концепция предрасположенности к несчастным случаям остается предметом многочисленных споров, дебатов и концептуальной путаницы [25] (McKenna, 1983). Связь несчастного случая с человеком, а не с рабочим местом, недостатками в управлении и т. д. противоречит принципам и методам предотвращения и профилактики несчастных случаев [28] (Saas, Crook, 1981). Теория предрасположенности к несчастным случаям имеет тенденцию подчеркивать значение индивидуальных особенностей характера человека, игнорируя такие факторы, как уровень образования, и пренебрегая сокращением числа происшествий за счет улучшения условий труда и оборудования. Однако анализ предрасположенности к несчастным случаям привносит свой вклад в изучение моделей причинно-следственных связей, что оказывает положительное влияние на их развитие.

Схематически модель АРТ представлена на рисунке 1.

Рисунок 1. Модель АРТ

Источник: [17] (Fu et al., 2020).

Подверженность происшествиям (Accident liability, AL)

После Второй мировой войны люди считали, что с некоторыми людьми происшествия случаются чаще, чем с другими, что связано с более высоким риском их работы. Американский ученый-психолог Перси Кобб полагал, что ответственность за несчастный случай конкретного водителя автомобиля зависит от двух факторов: связанных с водителем (таких как навыки и опыт вождения) и не связанных с ним (например, «удачливость») [13] (Cobb, 1940). Другие американские психологи впервые предложили концепцию ответственности за несчастный случай на производстве: они считали, что происшествие связано не только с характером человека, но и с условиями производства [26] (Mintz, Blum, 1949). Позже представители Южно-Африканского совета научных и промышленных исследований [10] (Arbous, Kerrich, 1951), член Королевского статистического общества Великобритании [8] (Adelstein, 1952), представитель голландской промышленной медицины Якоб Кине и другие ученые продолжили изучение ответственности за несчастные случаи. Они полагали, что ответственность за несчастный случай не может быть просто приписана невнимательности рабочих. Следует подчеркнуть, что характер и оснащенность рабочего места, наличие опасных материалов играют важную роль в причине несчастного случая. Все эти исследования привели к смещению акцента по обеспечению безопасности с усиления управления работниками на улучшение производственных условий.

Описание этой теории показано на рисунке 2.

Рисунок 2. Модель подверженности происшествиям

Источник: [17] (Fu et al., 2020).

Модель Сурри

Сурри предложил модель происшествия, основанную на процессе обработки информации о человеке [30] (Surry, 1969). Аналогами этой модели можно назвать модели Хейла [20] (Hale, 1970), Вигглсворта [33] (Wigglesworth, 1972), Лоуренса [22] (Lawrence, 1974) и улучшенную модель самого Сурри [9] (Anderson, 1998). Все эти модели основаны на человеческой ошибке при обработке информации, что представляет собой типичную модель причинно-следственной связи с участием человека (рис. 3).

Рисунок 3. Модель Сурри

Источник: [30] (Surry, 1969).

Относительно каждого процесса Сурри предлагает задавать шесть вопросов, формирующих три этапа обработки информации человеком.

Этап 1. Сенсорный этап, состоящий из двух вопросов: предупрежден ли ты о том, что выполняемая работа опасна, и ощущаешь ли ты опасность. На этом этапе мы сообщаем о существовании опасностей, например, размещая знаки безопасности и другую информацию в опасных зонах. Хотя у людей есть различия в способности ощущать опасность, их можно улучшить с помощью тренировок. В то же время в случае наличия серьезных опасностей необходимо увеличить мощность предупреждающего сигнала или принять предупреждающие действия.

Этап 2. Этап познания, который включает ответы на два вопроса: видел ли ты все предупреждающие сигналы и знаешь ли ты, как избежать этой опасности. Этот этап говорит нам о том, что мы должны полностью понимать предупреждения об опасности и применять правильные меры предосторожности. Следовательно, требуется обучение сотрудников безопасным приемам и методам работ и информирование сотрудников о том, что представляют собой различные предупреждения об опасности. В то же время необходимо обучать работников правильному процессу реагирования на чрезвычайные ситуации и навыкам неприятия риска.

Этап 3. Этап поведенческой реакции, который состоит только из одного вопроса: можно ли избежать опасности. То есть могут ли сотрудники избежать опасности после принятия мер? Эта проблема означает обучение сотрудников правильным навыкам реагирования на чрезвычайные ситуации, а также навыкам самопомощи и взаимопомощи.

Модель Сурри подходит для более медленного развития опасных ситуаций и менее полезна для быстро развивающихся происшествий. Тем не менее три этапа модели Сурри охватывают весь процесс обработки информации о риске и дают ориентиры для обучения.

Модель Хейла

В 1960-е годы широко распространились методы, направленные на доказательства вины человека, а не ситуации, в которую он попал, и эта тенденция была подкреплена сосредоточением на правовых и страховых аспектах происшествий. Многие исследования в тот период рассматривают только один фактор или небольшую группу факторов изолированно, без должного учета других. Исходя из этого, супруги Хейл предложили новую модель причинно-следственной связи, которая и стала называться моделью Хейла [20] (Hale, 1970). В модели идея вероятности происшествия представляет структуру, в которую могут быть включены все факторы, способствующие возникновению происшествий, а не только человеческие ошибки.

Модель основана на постулате, что каждое происшествие имеет более одной причины и что ни один фактор не присутствует во всех происшествиях. Модель представляет попытку преодоления разрыва между теоретическим и практическим подходами к причинно-следственной связи, создавая основу использования и того, и другого. Авторы модели предпринимают попытку избежать путаницы между происшествием и несчастным случаем с утратой трудоспособности. Модель Хейла представлена на рисунке 4.

Рисунок 4. Модель Хейла

Источник: [20] (Hale, 1970).

Структура модели состоит из замкнутого цикла обработки информации. Воспринимаемая информация поступает из двух источников: представленная информация является внешней по отношению к человеку, и ожидаемая информация является внутренней. Представленная информация представлена ​​в режиме реального времени через чувства человека в зависимости от ситуации, и ожидаемая информация в основном получена из прошлого опыта.

На следующем этапе необходимо принять решение о действиях, которые необходимо предпринять, чтобы справиться с ситуацией. Способность совершать правильные действия зависит от обучения и присущих человеку способностей, а также должна учитывать желаемые цели и планы их достижения. Решения должны также учитывать экономические и социальные выгоды, включая коллективные интересы производственного коллектива, а также первоначальный опыт и полученную субъективную оценку рисков.

Понимание и принятие решений являются центром процесса обработки информации, за которой следует действие. После действия система изменится так, что оператор сможет вернуться к информационной фазе модели в соответствии с новой ситуацией. Таким образом, в контуре обратной связи системы ключевым является мониторинг и обнаружение рисков.

В модели Хейла также проводятся важные поведенческие различия между ошибками (которые являются непреднамеренными) и преднамеренным небезопасным поведением (например, сознательное нарушение правил безопасной работы для экономии времени). Это различие важно, так как наиболее эффективный способ предотвращения ошибок и нарушений может зависеть от той или иной модели поведения человека [21] (Lardner et al., 2005).

В настоящее время управлению и предотвращению человеческих ошибок уделяется больше внимания. Кроме того, поведенческая безопасность и культура безопасности получили дальнейшее развитие.

Модель происшествий Вигглсворта

Вигглсворт в 1972 году предложил свою модель происшествия, основанную на человеческой ошибке [33] (Wigglesworth, 1972). В качестве человеческой ошибки он рассматривает неправильную или ненадлежащую реакцию на внешние раздражители и считает, что человеческая ошибка составляет основу происшествия. Модель аварии показана на рисунке 5.

Рисунок 5. Модель Вигглсворта

Источник: [33] (Wigglesworth , 1972).

Автор утверждает, что разнообразная информация постоянно «стимулирует» работников во время производственных операций. Если оператор может правильно реагировать на раздражитель, происшествия не произойдет. Если оператор реагирует неадекватно внешнему воздействию, существует опасность. Последствия реализованной опасности непредсказуемы и могут привести к травмированию или даже летальному исходу [31] (Tian et al., 2016).

В то же время модель не объясняет, почему люди делают ошибки и как люди избегают ошибок. Китайский ученый Фу объяснил причины человеческой ошибки недостатком знаний и образования. Благодаря знаниям и образованию человеческая ошибка может быть в значительной степени исправлена, что снижает вероятность возникновения небезопасных действий и повышает безопасность [16] (Fu, 2013).

Модель Лоуренса

Американский ученый А. Лоуренс [22] (Lawrence, 1974) в 1974 году провел анализ материалов расследования 405 несчастных случаев с 424 пострадавшими со смертельным исходом на южноафриканских золотых приисках. Его исследование выявило 794 человеческие ошибки. Из 405 несчастных случаев почти половина была обусловлена тем, что персонал не слышал аварийного оповещения, 290 человек знали об оповещении, 257 (89%) восприняли оповещение, но только 57 (22%) правильно оценили риски; из 257 человек 140 (54%) не среагировали на оповещение, 40 (16%) среагировали соответствующим образом, а остальные 77 (30%) среагировали неэффективно. Исходя из этого, Лоуренс предложил модель причины происшествия, основанную на человеческой ошибке.

В процессе производства, когда возникает опасность, включается аварийное оповещение, которое называется первоначальным предупреждением. Если произошла авария без первоначального предупреждения, это вызвано плохим управлением и отсутствием эффективных систем мониторинга. После выдачи первоначального предупреждения ошибка сотрудника в получении или идентификации предупреждения или неправильный ответ на предупреждение могут привести к несчастному случаю. Если работник не оценивает риск, но принимает меры безопасности, несчастного случая можно избежать. Если менеджеры или лица, принимающие решения, недооценивают опасность, последствия будут более серьезными. Когда работник распознает опасность, он также выдаст предупреждение окружающему персоналу в дополнение к действиям по уклонению от опасности. Это называется вторичным предупреждением. Другой персонал должен правильно ответить на предупреждающее сообщение после получения второго предупреждения.

Система анализа и классификации человеческого фактора (HFACS)

На основании модели «швейцарского сыра» SCM американцы Шеппель и Вейгмен в 2001 году детально определили четыре уровня факторов и разработали свою модель HFACS [29] (Shappell, Wiegmann, 2001). В структуре HFACS были представлены четыре типа сбоев, включая организационные, небезопасный надзор, предварительные условия для небезопасных действий и сами небезопасные действия (рис. 6).

Рисунок 6. Система анализа и классификации человеческого фактора (HFACS)

Источник: [29] (Shappell, Wiegmann, 2001).

Помимо человеческих ошибок в структуре HFACS также учитывались скрытые условия, включая такие факторы окружающей среды, как погода, освещение, проектирование оборудования и автоматизация [24] (Li et al., 2017). В отличие от SCM, HFACS классифицирует каждый уровень и детально определяет каждый фактор, что облегчает использование HFACS. Модель HFACS включает 4 уровня и 19. В настоящее время HFACS часто используется в сочетании с другими моделями и широко используется для анализа и предотвращения происшествий в различных отраслях промышленности [14] (Daramola, 2014), [34] (Zhan et al., 2017), [23] (Li et al., 2019).

Модель расследования причин происшествий Этвуда

Группа канадских ученых Университета Мемориал Ньюфаундленд в 2006 году провели исследование многих моделей происшествий, методов анализа причин происшествий и материалов расследования происшествий, после чего предложили свою модель (рис. 7, 8) [11] (Attwood , Khan , 2006a), [12] (Attwood , Khan , 2006b).

Рисунок 7. Модель Этвуда

Источник: [11] (Attwood , Khan , 2006a).

Рисунок 8. Структура элементов модели Этвуда

Источник: [11] (Attwood , Khan , 2006b).

Модель состоит из трех уровней: прямого, корпоративного уровня поддержки и внешнего. Пять компонентов, которые, как считается, непосредственно влияют на частоту происшествий и составляют первый уровень, включают в себя: (1) индивидуальное поведение, (2) индивидуальные возможности, (3) погоду, (4) конструкцию безопасности и (5) средства индивидуальной защиты. Вторым фундаментальным уровнем является связанная с безопасностью поддержка, предоставляемая компанией, которая состоит из (1) корпоративной культуры безопасности, (2) программы обучения технике безопасности и (3) процедур безопасности. Последний уровень, внешний уровень, состоит из ценности, придаваемой жизни обществом и финансовыми факторами [11] (Attwood , Khan , 2006a), [12] (Attwood , Khan, 2006b).

На первом уровне модель учитывает человеческий фактор и делит его на поведение и способности, что является улучшением моделей происшествий, основанных на ошибочных действиях человека. Поведение представляет собой личный выбор, на который влияет отношение и мотивация человека, а способности можно разделить на умственные и физические. Это дает возможность сократить количество небезопасных действий персонала.

Роль организации, второго уровня, связана с SCM и HFACS, но в современном управлении безопасностью обычно термин «организация» заменяем на «систему управления безопасностью». Еще одним достижением модели является внедрение культуры безопасности, которая впервые была включена в модель причин происшествий.

Модель объединила стандартную теорию надежности с моделью происшествий для их количественного анализа и прогнозирования.

Заключение и общие выводы по результатам обзора моделей и методов расследования происшествий

На рисунке 9 показана временная шкала, на которой отражена хронология возникновения различных моделей расследования происшествий в период с 1919 по 2019 год [1].

Рисунок 9. Хронология возникновения моделей расследования происшествий

Источник: [17] (Fu et al., 2020).

До 1975 года в центре внимания моделей причинно-следственных связей были человеческие факторы, влияющие на происшествия, их тяжесть и частоту. В течение 30 лет после 1968 года фокус сместился на контроль обмена энергией. Разрабатывались методы контроля выделения и передачи энергии с целью предотвращения происшествий. В последние 20 лет причинно-следственные модели сместились в сторону системного взгляда, включая человеческий фактор, управленческие причины, причины квалификации и обучения и другие причины.

В целом за последние 100 лет обсуждение моделей причинно-следственных связей превратилось из исследования одного фактора в систематический многофакторный анализ. В то же время линейные модели причинно-следственных связей широко известны благодаря четкому отображению различных этапов развития аварий. Поскольку статистика происшествий позволяет отображать динамику происшествий, различные отрасли промышленности широко используют статистические методы для анализа характеристик и закономерностей происшествий.

Обычно базовые элементы модели причин происшествий включают физические факторы, человеческие факторы и организационные факторы. Результаты сравнения моделей на наличие тех или иных учитываемых факторов приведены в таблице 1.

Таблица 1

Сравнения моделей анализа причин происшествий по наличию учитываемых факторов

Наименование модели
Год
Объектные факторы
Человеческие факторы
Организационные факторы
Модульность
Простая цепочка
Сложная цепочка
Смешанный тип связей
APT
1919
-
Х
-
-
Х
-
-
Теория домино
1931
Х
Х
-
Х
Х
-
-
Склонность к происшествиям
1949
Х
Х
-
-
Х
-
-
Эпидемиология
1949
Х
Х
-
-
Х
-
-
Модель Бёрда
1966
Х
Х
Х
Х
Х
-
-
Модель Сурри
1969
-
Х
-
Х
Х
-
-
Модель Хейла
1970
-
Х
-
-
Х
-
-
Модель Вигглсворта
1972
-
Х
-
-
Х
-
-
Модель Лоуренса
1974
-
Х
-
-
Х
-
-
Модель Китагавы
---
Х
Х
Х
Х
Х
-
-
Tripod beta
1980е
Х
-
-
-
-
Х
-
Швейцарский сыр
1990
Х
Х
Х
Х
Х
-
-
Галстук-бабочка
1990е
Х
-
-
-
-
Х
-
AcciMap
1997
Х
Х
Х
Х
-
-
Х
CREAM
1998
Х
Х
Х
-
-
-
Х
Модель Стюарта
2001
Х
Х
Х
Х
-
Х
Х
HFACS
2001
Х
Х
Х
Х
-
Х
-
STAMP
2004
Х
Х
Х
Х
-
-
Х
SHIPP
2011
Х
Х
Х
Х
-
-
Х
IPICA
2011
Х
Х
Х
Х
-
-
Х
FRAM
2012
Х
Х
Х
Х
-
-
Х
TeCSMART
2016
Х
Х
Х
Х
-
-
Х
Источник: составлено автором по [17] (Fu et al., 2020).

[1] В перечень методов, перечисленных на рисунке 9, вошли методы, рассмотренные в статье автора настоящей статьи [4] (Kuznetsova, 2020)


Источники:

1. ГОСТ Р ИСО/МЭК 31010-2011. Менеджмент риска. Методы оценки риска // Гарант. [Электронный ресурс]. URL : https://base.garant.ru/70389400/ (дата обращения 15.10.2020)
2. Алекин Д.Ю., Романцова Е.В., Яговкин Г.Н. Причинно-следственные связи в структуре формирования аварий и несчастных случаев // Управление техносферой: электрон. журнал. 2019. Т. 2. Вып. 1. URL: http://f-ing.udsu.ru/technosphere
3. Герасимов А.Н. Понятие «профессиональный риск» в рамках страхования от несчастных случаев на производстве в Российской Федерации // Перспективы социально-экономического развития в XXI столетии: инновационные, финансовые и правовые аспекты. Сборник научных трудов Международной научно-практической конференции. Под редакцией В.Н. Немцева, А.Г. Васильевой. 2019
4. Кузнецова Е. А. Методы расследования происшествий и аварий в линейных и нелинейных системах //
5. Муртузова Д.Х. Оценка несчастных случаев // «Научно-практический электронный журнал Аллея Науки» №5(32) 2019
6. Смагина А.Н., Зайнутдинова А.Ф., Кострюкова Н.В. Обстоятельства и установление причин несчастного случая на деревообрабатывающем предприятии // I Международная научно-практическая конференция «Проблемы обеспечения безопасности» (Безопасность – 2019), г. Уфа, Россия
7. Тхорь М.Е. Анализ несчастных случаев на производстве на основе теории Хенриха // Форум молодых ученых 6(34) 2019
8. Adelstein, A.M. Accident-proneness: a criticism of the concept based upon an analysis of shunter’s accidents // Journal of Royal Statistical Society. - 1952. – Vol. 115 (3), pp. 354–410
9. Anderson, J.R., Methodologies for studying human knowledge // Behavioural and Brain Sciences. – 1998. – Vol. 710 (3), pp. 467–505
10. Arbous A.G., Kerrich J.E.,. Accident statistics and the concept of accident-proneness // Biometrics. – 1951. – Vol. 7 (4), pp. 340–432
11. Attwood D., Khan F., Veitch B. Occupational accident models—Where have we been and where are we going? // Journal of Loss Prevention in the Process Industries. – 2006. -Vol. 19, pp. 664–682
12. Attwood D., Khan F., Veitch B. Offshore oil and gas occupational accidents—What is important? // Journal of Loss Prevention in the Process Industries. – 2006. -Vol. 19, pp. 386–398
13. Cobb, P.W., 1940. The limit of usefulness of accident rate as a measure of accident proneness. J. Appl. Psychol. 24 (2), 154–159
14. Daramola A. Y. An investigation of air accidents in Nigeriausing the Human Factors Analysis and Classification System (HFACS) framework // Journal of Air Transport Management. – 2014. – Vol. 35, pp. 39–50
15. Farmer E., Chambers E.G. A Study of Personal Qualities in Accident Proneness and Proficiency. Report no. 55. Industrial Health Research Board Report H.M.S.O., London, 1929
16. Fu G. Safety Management: A Behavior-Based Approach to Accident Prevention, first ed. Science Press, Beijing, 2013
17. Fu G., Xie X., Jia Q., Li Z., Chen P., Ge Y. The development history of accident causation models in the past 100years: 24Model, a more modern accident causation model // Process Safety and Environmental Protection. – 2020.- Vol. 134, pp. 47–82
18. Greenwood M., Woods H.M. The Incidence of Industrial Accidents Upon Individuals With Special Reference to Multiple Accidents. Report no. 4. Industrial Fatigue Research Board, London, 1919
19. Haight F.A. Accident Proneness: The History of an Idea, UCI-ITS-WP-01-4. Institute of Transportation Studies, University of California, 2001
20. Hale A.R., Hale M., Accidents in perspective // Occupational Psychology. – 1970. – Vol. 44, pp. 115–122
21. Lardner R., Hale A.R., Hale M. Accidents in perspective // Policy Practiced and Health Safety. - 2005. – Vol. 3, pp. 5–12
22. Lawrence A.C. Human error as a cause of accidents in gold mining // Journat of Safety Reserch. - 1974. – Vol. 6 (2), pp. 78–88
23. Li Ch, Tang T, Chatzimichailidou M.M., Gyuchan T. J., Waterson P. A hybrid human and organisational analysis method for railway accidents based on STAMP-HFACS and human information processing // Applied Ergonomics. - 2019. – Vol. 79, pp. 122–142
24. Li W., Zhang L., Liang W. An Accident Causation Analysis and Taxonomy (ACAT) model of complex industrial system from both system safety and control theory perspectives // Safety Science. - 2017. – Vol. 92, pp. 94–103
25. McKenna F.P. Accident proneness: a conceptual analysis // Accidents Analysis and Prevention. - 1983. – Vol. 15 (1), pp. 65–71
26. Mintz A., Blum M.L. A re-examination of the accident proneness concept // Journal of Applied Psychology - 1949. – Vol. 33, pp. 195–211
27. Newbold E.M. Practical application of the statistics of repeated events, particularly to industrial accidents // Journal of the Royal Statistical Society. - 1927. – Vol. 90, pp. 487–535
28. Sass R., Crook G. Accident proneness: science or non-science? // International Journal of Health Services. - 1981. – Vol. 11 (2), pp. 175–190
29. Shappell S.A., Wiegmann D.A. Applying reason: the human factors ana lysisand classification system (HFACS) // Human Factors and Aerospace Safety. - 2001. – Vol. 1, pp. 59–86
30. Surry J. Industrial Accident Research: a Human Engineering Appraisa. Labour Safety Council, Ontario Department of Labour, Toronto, Ontario, 1969
31. Tian J., Wu J., Yang Q., Zhao T. FRAMA: a safety assessment approach based on functional resonance analysis method // Safety Science. - 2016. - 85, pp. 41–52
32. Visser E., Pijl Y. J., Stolk R. P., Neeleman J., Rosmalen J. G. M. Accident proneness, does it exist? A review and meta-analysis // Accidents Analysis and Prevention. - 2007. – Vol. 39, pp. 556–564
33. Wigglesworth V.B. Behaviour. The Principles of Insect Physiology. Springer, Netherlands, 1972
34. Zhan Q., Zheng W., Zhao B. A hybrid human and organizational analysis method for railway accidents based on HFACS-Railway Accidents (HFACS-RAs). // Safety Science. - 2017. – Vol. 91, pp. 232–250

Страница обновлена: 29.11.2024 в 05:24:25