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在过去的十年中，电力部门的可记录伤害率稳步下降；但是，严重伤害和死亡（SIF）的速度已经平稳。不幸的是，研究SIF是一个悖论。一方面，SIF非常重要，值得调查。另一方面，从这些事件中学习并检测因果模式是具有挑战性的，因为SIF相对较少。大大增加了学习机会的数量并更好地表征安全性能，组织开始调查有可能造成严重伤害或死亡的事件（PSIF）。psifs还提供了共享学习的机会，这是朝着SIF淘汰的必要条件。不幸的是，现有的识别和跟踪PSIF的方法是不科学的，严重的偏见，并且对事件是否是PSIF是否不一致的理解不一致。由20名安全领导者组成的EEI工作组和一名技术顾问组成，以创建一种方法，以始终如一地对安全事件和观察结果进行分类，以实现共享学习。EEI安全分类和学习（SCL）模型利用了现有方法的最新科学知识和最佳特征。使用40个实际安全案例对团队进行了测试和完善模型。最终的工具根据以下答案定义了安全事件和观察结果：
安全分类与学习（SCL）模型
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