[Full Picture] Using cased based reasoning for automated safety risk management in construction industry

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Source: webvpn.stdu.edu.cn

Appears strongly imbalanced

Summary Analysis Research

1. 建筑业是最危险的行业之一，需要有效的安全管理。使用信息技术和机器学习等新技术可以提高建筑安全管理的效率和准确性。

2. 本研究开发了一个基于案例推理的平台，整合了风险管理的所有步骤，包括风险识别、分析、应对和监测。该平台采用k-NN算法和粗糙集理论来提高案例检索的准确性，并提出了混合风险应对模型来实现案例重用和修订。

3. 本研究填补了CBR在建筑安全管理领域中的研究空白，为学术界、工业界和政府部门提供了参考。

该文章是一篇关于在建筑行业中使用基于案例推理的自动化安全风险管理的研究。文章指出，建筑行业是最危险的行业之一，工人面临着许多安全隐患，导致严重的死亡和伤害。然而，该文章存在以下几个问题：

1. 偏见来源：该文章没有提及建筑行业中安全风险管理存在的根本问题，如缺乏有效监管、不合理的工作时间和工资制度等。这些问题可能会导致工人疲劳、压力过大和不安全操作。

2. 片面报道：该文章只关注了使用基于案例推理的自动化安全风险管理技术来解决建筑行业中的安全问题，但并未探讨其他可能的解决方案。

3. 无根据主张：该文章声称使用基于案例推理的自动化安全风险管理技术可以更有效地管理建筑行业中的安全问题，但并未提供足够证据来支持这一主张。

4. 缺失考虑点：该文章没有考虑到在实施基于案例推理的自动化安全风险管理技术时可能会遇到的困难和挑战，如数据质量、算法选择和模型评估等。

5. 所提出主张的缺失证据：该文章没有提供足够的证据来支持使用基于案例推理的自动化安全风险管理技术可以更有效地管理建筑行业中的安全问题。

6. 未探索反驳：该文章没有探讨可能存在的反驳观点，如使用基于案例推理的自动化安全风险管理技术可能会导致过度依赖历史数据和忽略新兴风险等问题。

7. 宣传内容：该文章似乎是在宣传使用基于案例推理的自动化安全风险管理技术，而不是客观地分析其优缺点和适用范围。

综上所述，该文章存在一些偏见和片面报道，并且未能提供足够的证据来支持其主张。此外，该文章也没有考虑到可能存在的挑战和反驳观点。因此，读者需要谨慎对待其中所提出的主张。