|
|
|
|
ارائه داشبورد هوش تجاری جهت تجزیهوتحلیل وضعیت مخاطرات ایمنی با بهکارگیری شاخص پیشبینیکننده ریسک (pri) در یک شرکت داروسازی
|
|
|
|
|
|
|
|
نویسنده
|
احمدآبادی عاطفه ,خالو شکوه سادات ,سعیدی رضا ,غلام نیا رضا
|
|
منبع
|
بهداشت و ايمني كار - 1404 - دوره : 15 - شماره : 1 - صفحه:105 -124
|
|
چکیده
|
مقدمه: یکی از مهمترین عواملی که میتواند به مدیران و تصمیمگیران صنایع در پاسخ به تغییرات کمک کند، داشبورد هوش تجاری (business intelligence) است داشبوردها ابزاری هستند غنی از شاخصها، گزارشها و نمودارها تا مدیران با استناد به آن بتوانند در هر لحظه عملکرد صنعت خود را بررسی نمایند.روش کار: جهت ارزیابی وضعیت ایمنی و پیشگیری از حوادث آتی، این امکان دارد که با استفاده از شاخص ریسک ri که خود از طریق یک رابطه میانگینگیری هندسی به دست میآید آن را برای هر مخاطره شناسایی شده در صنعت محاسبه نمود و پس از آن با استفاده از مدل سری زمانی که در این مطالعه از مدل arima(2,0,0) استفاده گردیده میانگین شاخص ریسک روزانه به شاخص پیشبینیکننده ریسک pri تبدیل گردید. یافته ها: با توجه بر این موضوع که حوادث و شبهحوادث به وقوع پیوسته، هنگامی که روند شاخص پیشبینیکننده ریسک پایینتر از عدد 3 باشد ناحیه ایمن در آن صنعت به حساب می آید و هنگامی که روند شاخص پیش بینی کننده ریسک بین عدد 3 الی 4 باشد ناحیه هشدار و هنگامی که بالاتر از 4 باشد احتمال وقوع حوادث خیلی زیاد ناحیه در نتیجه ناحیه اقدام می باشد.نتیجه گیری: مدیر صنعت باتوجهبه داشبورد ارائه شده و ناحیهبندی صورتگرفته، میتواند نتیجه بگیرید که 33% مخاطرات در ناحیه اقدام،24% مخاطرات در ناحیه هشدار و 43% مخاطرات شناسایی شده در ناحیه ایمن قراردارد.
|
|
کلیدواژه
|
هوش تجاری، شاخص پیشبینیکننده ریسک، داشبورد، شرکت داروسازی
|
|
آدرس
|
دانشگاه علوم پزشکی شهید بهشتی, دانشکده بهداشت و ایمنی, گروه سلامت، ایمنی و محیطزیست (hse), ایران, دانشگاه علوم پزشکی شهید بهشتی, دانشکده بهداشت و ایمنی, گروه سلامت، ایمنی و محیطزیست (hse), ایران, دانشگاه علوم پزشکی شهید بهشتی, دانشکده بهداشت و ایمنی, گروه سلامت، ایمنی و محیطزیست (hse), ایران, دانشگاه علوم پزشکی شهید بهشتی, دانشکده بهداشت و ایمنی, گروه سلامت، ایمنی و محیطزیست (hse), ایران
|
|
پست الکترونیکی
|
gholamnia@sbmu.ac.ir
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
psychometric evaluation of the persian pssuq third edition and usability assessment of a library website
|
|
|
|
|
Authors
|
ahmadabadi atefeh ,khaloo shokooh ,saeedi reza ,gholamnia reza
|
|
Abstract
|
introduction: computer-based systems have become integral to every aspect of daily life, with the successful performance of such systems heavily reliant on error-free software. given the significance of these systems, tools are essential for evaluating their usability. one such tool is the post-study system usability questionnaire (pssuq). the present study aimed to localize and psychometrically evaluate the persian version of the third edition of the pssuq and assess the usability of the library website at mazandaran university of medical sciences.material and methods: this descriptive cross-sectional study employed the backward-forward method for translating the questionnaire. the study population included 314 participants for cultural adaptation of the scale and 147 postgraduate students for evaluating the library website, all from mazandaran university of medical sciences. content validity was assessed using the content validity index (cvi) and content validity ratio (cvr). reliability was determined via cronbach’s alpha, and exploratory factor analysis was performed. data analysis was conducted using spss version 16, adhering to ethical guidelines at all stages of the study.results: the overall content validity index (cvi) of the questionnaire was 0.96, while the overall content validity ratio (cvr) was satisfactory, with clarity and simplicity both scoring 0.91 and necessity at 0.75. cronbach’s alpha coefficient was 0.95, with correlations between items exceeding 0.30. no significant differences in the usability of the library website were observed based on age, gender, field of study, educational level, or year of admission.conclusion: the persian version of the third edition of the pssuq is a valid and reliable tool for evaluating system usability and user satisfaction with digital systems. it holds substantial potential for identifying system weaknesses and areas requiring improvement.
|
|
Keywords
|
business intelligence ,risk predictor index ,dashboard ,pharmaceutical company
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|