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勞工健康保護規則 英文 版的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦許金和寫的 工安衛生大全 可以從中找到所需的評價。
銘傳大學 醫療資訊與管理學系健康產業管理碩士班 林志銘所指導 邱昰桓的 勞工高尿酸血症相關因子與機器學習預測評估 （2021），提出勞工健康保護規則 英文 版關鍵因素是什麼，來自於高尿酸血症、痛風、統計分析、機器學習、預測模型。
而第二篇論文逢甲大學 公共事務與社會創新研究所 黃智彥、吳如娟所指導 張富容的 上市公司落實企業社會責任於員工健康促進之研究 （2021），提出因為有 職場健康促進、勞工健康服務人員、職業安全衛生、企業社會責任、員工福祉的重點而找出了 勞工健康保護規則 英文 版的解答。
工安衛生大全
為了解決勞工健康保護規則 英文 版 的問題，作者許金和 這樣論述：
根據過去災害事故的統計分析，事故發生之原因：「人的不安全行為與動作約占88%」、「不安全環境約占10%」、「不可抗力－屬意外的僅占2%而已」，因此從「人為的教導來防止人為的錯誤」是防止事故之上上策。 本書收集之資料相當充實完整，內容計分二十章，從「重要法規、安全文化、安衛系統建置、工安理論、安衛守則、標準作業、緊急應變到防護器具之使用、走動查核、零災害運動、危害物質標示、職災類型討論、承攬安全管理、職災案例提醒、職災調查方法、災害事故預防、緊急救護、火災消防，最後談到健康促進及員工協助方案」。另外，亦收集八篇附錄—工安衛生名詞解釋、安全衛生英文縮寫全名與意義、工安衛生標語、工安衛生
重點總復習、安全衛生標識及其他、工安檢查與違反法令規定事項（一般行業）、參與第23屆WSO年會，有價值之資料、勞工安全衛生法部分條文修正草案等，需要此方面之資料可隨時查閱，相當於一套完整的工具書，也是各種訓練或各種工安考試，經常出題的範圍。 作者簡介 許金和 現任職於榮電公司
勞工高尿酸血症相關因子與機器學習預測評估
為了解決勞工健康保護規則 英文 版 的問題，作者邱昰桓 這樣論述：
研究背景：機器學習是一種不需顧慮變項間交互作用的一種疾病預測方法。而高尿酸血症是各種慢性疾病的生物指標之一，然而在2011年起我國政府所提供的常規健康檢查卻取消了尿酸的檢測。研究目的：透過機器學習的方法鑑別高尿酸血症的相關因子，並建立用於健康檢查的篩檢預測工具。研究方法：本研究數據來自於台灣北部某醫院的勞工健康檢查，使用迴歸分析找尋相關因子，並藉由迴歸係數估計因子對於尿酸的影響程度。機器學習部分則是利用10種之分類器，分別是羅吉斯迴歸、引導聚集算法、隨機森林、支持向量機、K-近鄰演算法、高斯單純貝氏分類器、梯度提升技術、自適應增強學習、極限梯度提升與多層感知器等十種分類器建立模型，並利用混淆
矩陣對模型的性能進行評估和比較，也使用Shapley additive explanation value (SHAP) 選擇重要特徵值。研究結果：3,667名參與者中有897 人患高尿酸血症，尿酸異常相關因子為年齡、性別、代謝症候群嚴重度指標、身體質量指數與肌酸酐。機器學習過程使用 4,319 筆經處理過的數據，利用SHAP值進行重要特徵值選擇，對尿酸異常的影響依序為肌酸酐與代謝症候群嚴重程度指標等。最佳模型為羅吉斯迴歸和梯度提升技術，兩者的模型的曲線下面積均為 0.78，若只使用排序前兩個主要特徵再次模型訓縣，其預測能力與原始模型相似。研究結論：高尿酸血症主要影響因子為肌酸酐及代謝症候群嚴
重度指標，我們可利用這兩個變項在健康檢查當中進行初步的高尿酸血症檢。本研究提供一種低成本且即時性的工具進行勞工高尿酸血症的預測，擴大研究對象、預測變數與進行前瞻性設計，並進一步提升模型鑑別能力。
上市公司落實企業社會責任於員工健康促進之研究
為了解決勞工健康保護規則 英文 版 的問題，作者張富容 這樣論述：
本文探討國內外對於職業安全衛生與健康促進法源及作法，並在公司治理評鑑制度鼓勵上市櫃公司主動採行良善公司治理，探討幾間大型企業目前在員工健康促進推動、職場健康促進夥伴關係與職場健康促進成效的現況。本研究以事業單位健康管理政策及健康促進夥伴關係來了解相關措施對職業健康管理績效之影響，以確認健康促進及企業社會責任與安全衛生績效之因果關係。 研究中透過文獻探討及訪談方式訪問高階主管二位、職業安全衛生管理主管一位、勞工健康服務護理人員三位、輔導健康促進專業人員一位，並經由質化分析得到以下結果：勞工健康保護規則、職業安全衛生法規及公司治理評鑑制度對於員工健康管理政策落實有一定影響；健康促進
夥伴或內外部組織之協力對於健康管理實施有其必要性、職場夥伴團體合作關係建立為落實健康管理之基礎及要素。