CARTELLONE MULTILINGUE PER LA SICUREZZA NEI CANTIERI
L'assessorato al Lavoro e alle Politiche per la Sicurezza sul Lavoro della Provincia di Bologna ha realizzato, in collaborazione con il CPTO - IIPLE (Istituto Professionale Edile), un cartellone multilingue allo scopo di migliorare la sicurezza sul lavoro, all’interno dei cantieri edili del territorio.
Si tratta di un prodotto pensato per semplificare la comprensione delle più frequenti situazioni di rischio all’interno di un cantiere e del comportamento corretto da adottare per la sicurezza dei lavoratori. L’impostazione grafica è strutturata in modo tale da favorire l’immediata comprensione dei contenuti, attraverso “vignette” codificate per colore (rosso/verde) che consentano di distinguere facilmente i comportamenti corretti e quelli errati. Le illustrazioni sono completate da brevi didascalie espresse nelle lingue più usate dai lavoratori extracomunitari sempre più presenti nei lavori edili (italiano, francese, inglese, arabo, rumeno e albanese).
Il manifesto è in diffusione all’interno dei cantieri edili privati e pubblici della provincia di Bologna e consegnato ai responsabili della sicurezza.
L’Assessore all’Istruzione Formazione Lavoro Politiche per la Sicurezza sul Lavoro, nel presentare l'iniziativa ricorda alcuni dati significativi: “all’interno del settore dell’industria, il ramo dell’edilizia è da solo responsabile di circa il 30% del totale degli infortuni sul lavoro e, dato ancor più allarmante, di quasi il 50% degli infortuni mortali. In particolare, analizzando la situazione all’interno del territorio della provincia di Bologna, il settore edile si trova al secondo posto nella graduatoria dei settori di attività in cui si registra il maggior numero di infortuni sul lavoro (preceduta dal settore metalmeccanico e seguita dai trasporti)”.
Il cartellone potrà essere richiesto direttamente all’Ufficio Sicurezza sul Lavoro della Provincia di Bologna: sicurezzalavoro@provincia.bologna.it.
I contenuti presenti sul sito PuntoSicuro non possono essere utilizzati al fine di addestrare sistemi di intelligenza artificiale.