iVOD / 163588

Field Value
IVOD_ID 163588
IVOD_URL https://ivod.ly.gov.tw/Play/Clip/1M/163588
日期 2025-08-20
會議資料.會議代碼 委員會-11-3-26-25
會議資料.會議代碼:str 第11屆第3會期社會福利及衛生環境委員會第25次全體委員會議
會議資料.屆 11
會議資料.會期 3
會議資料.會次 25
會議資料.種類 委員會
會議資料.委員會代碼[0] 26
會議資料.委員會代碼:str[0] 社會福利及衛生環境委員會
會議資料.標題 第11屆第3會期社會福利及衛生環境委員會第25次全體委員會議
影片種類 Clip
開始時間 2025-08-20T12:18:03+08:00
結束時間 2025-08-20T12:39:28+08:00
影片長度 00:21:25
支援功能[0] ai-transcript
video_url https://ivod-lyvod.cdn.hinet.net/vod_1/_definst_/mp4:1MClips/3feaef107a98f0c945b306a0b867f43a495992f4538fe6f2817c1cbb294e2f3575783c786b3857c15ea18f28b6918d91.mp4/playlist.m3u8
委員名稱 陳瑩
委員發言時間 12:18:03 - 12:39:28
會議時間 2025-08-20T09:00:00+08:00
會議名稱 立法院第11屆第3會期社會福利及衛生環境委員會第25次全體委員會議(事由:(上午) 邀請勞動部部長、衛生福利部就「就業服務法第46條,80歲以上長者聘請外籍看護免巴氏量表上路,對重症家庭的衝擊與配套措施」進行專題報告,並備質詢。 (下午1時30分) 繼續審查 一、委員王育敏等18人擬具「病人自主權利法部分條文修正草案」案。 二、委員劉建國等16人擬具「病人自主權利法部分條文修正草案」案。 三、委員邱志偉等19人擬具「病人自主權利法第八條、第九條及第十五條條文修正草案」案。 四、委員李柏毅等16人擬具「病人自主權利法第九條條文修正草案」案。 五、委員羅廷瑋等16人擬具「病人自主權利法增訂第十六條之一條文草案」案。 【逐條討論】)
transcript.pyannote[0].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[0].start 0.03096875
transcript.pyannote[0].end 1.51596875
transcript.pyannote[1].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[1].start 11.03346875
transcript.pyannote[1].end 12.40034375
transcript.pyannote[2].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[2].start 12.88971875
transcript.pyannote[2].end 13.00784375
transcript.pyannote[3].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[3].start 13.00784375
transcript.pyannote[3].end 14.10471875
transcript.pyannote[4].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[4].start 13.24409375
transcript.pyannote[4].end 13.71659375
transcript.pyannote[5].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[5].start 14.12159375
transcript.pyannote[5].end 14.15534375
transcript.pyannote[6].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[6].start 14.17221875
transcript.pyannote[6].end 14.18909375
transcript.pyannote[7].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[7].start 14.20596875
transcript.pyannote[7].end 16.06221875
transcript.pyannote[8].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[8].start 16.48409375
transcript.pyannote[8].end 19.75784375
transcript.pyannote[9].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[9].start 20.29784375
transcript.pyannote[9].end 21.58034375
transcript.pyannote[10].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[10].start 22.39034375
transcript.pyannote[10].end 22.72784375
transcript.pyannote[11].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[11].start 22.42409375
transcript.pyannote[11].end 23.18346875
transcript.pyannote[12].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[12].start 23.52096875
transcript.pyannote[12].end 28.61721875
transcript.pyannote[13].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[13].start 28.85346875
transcript.pyannote[13].end 37.57784375
transcript.pyannote[14].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[14].start 37.83096875
transcript.pyannote[14].end 61.37159375
transcript.pyannote[15].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[15].start 62.04659375
transcript.pyannote[15].end 70.26471875
transcript.pyannote[16].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[16].start 70.60221875
transcript.pyannote[16].end 137.05596875
transcript.pyannote[17].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[17].start 137.76471875
transcript.pyannote[17].end 148.78409375
transcript.pyannote[18].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[18].start 149.99909375
transcript.pyannote[18].end 166.57034375
transcript.pyannote[19].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[19].start 166.75596875
transcript.pyannote[19].end 168.66284375
transcript.pyannote[20].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[20].start 169.59096875
transcript.pyannote[20].end 174.26534375
transcript.pyannote[21].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[21].start 174.68721875
transcript.pyannote[21].end 176.27346875
transcript.pyannote[22].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[22].start 176.59409375
transcript.pyannote[22].end 193.16534375
transcript.pyannote[23].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[23].start 194.46471875
transcript.pyannote[23].end 205.11284375
transcript.pyannote[24].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[24].start 208.04909375
transcript.pyannote[24].end 219.69284375
transcript.pyannote[25].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[25].start 219.96284375
transcript.pyannote[25].end 224.02971875
transcript.pyannote[26].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[26].start 224.50221875
transcript.pyannote[26].end 227.18534375
transcript.pyannote[27].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[27].start 227.80971875
transcript.pyannote[27].end 238.28909375
transcript.pyannote[28].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[28].start 238.32284375
transcript.pyannote[28].end 240.78659375
transcript.pyannote[29].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[29].start 240.87096875
transcript.pyannote[29].end 241.59659375
transcript.pyannote[30].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[30].start 242.49096875
transcript.pyannote[30].end 266.03159375
transcript.pyannote[31].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[31].start 266.55471875
transcript.pyannote[31].end 268.42784375
transcript.pyannote[32].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[32].start 269.03534375
transcript.pyannote[32].end 269.05221875
transcript.pyannote[33].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[33].start 269.05221875
transcript.pyannote[33].end 269.13659375
transcript.pyannote[34].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[34].start 269.13659375
transcript.pyannote[34].end 269.20409375
transcript.pyannote[35].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[35].start 269.20409375
transcript.pyannote[35].end 269.25471875
transcript.pyannote[36].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[36].start 269.25471875
transcript.pyannote[36].end 270.57096875
transcript.pyannote[37].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[37].start 270.63846875
transcript.pyannote[37].end 270.72284375
transcript.pyannote[38].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[38].start 271.39784375
transcript.pyannote[38].end 283.68284375
transcript.pyannote[39].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[39].start 282.18096875
transcript.pyannote[39].end 286.11284375
transcript.pyannote[40].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[40].start 286.46721875
transcript.pyannote[40].end 287.29409375
transcript.pyannote[41].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[41].start 287.29409375
transcript.pyannote[41].end 287.76659375
transcript.pyannote[42].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[42].start 287.81721875
transcript.pyannote[42].end 307.59471875
transcript.pyannote[43].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[43].start 306.88596875
transcript.pyannote[43].end 314.17596875
transcript.pyannote[44].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[44].start 314.26034375
transcript.pyannote[44].end 319.20471875
transcript.pyannote[45].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[45].start 319.64346875
transcript.pyannote[45].end 321.33096875
transcript.pyannote[46].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[46].start 323.11971875
transcript.pyannote[46].end 323.54159375
transcript.pyannote[47].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[47].start 324.09846875
transcript.pyannote[47].end 343.28534375
transcript.pyannote[48].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[48].start 343.74096875
transcript.pyannote[48].end 349.42784375
transcript.pyannote[49].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[49].start 350.05221875
transcript.pyannote[49].end 364.19346875
transcript.pyannote[50].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[50].start 364.85159375
transcript.pyannote[50].end 375.68534375
transcript.pyannote[51].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[51].start 376.15784375
transcript.pyannote[51].end 390.92346875
transcript.pyannote[52].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[52].start 391.41284375
transcript.pyannote[52].end 395.59784375
transcript.pyannote[53].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[53].start 397.48784375
transcript.pyannote[53].end 397.63971875
transcript.pyannote[54].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[54].start 399.66471875
transcript.pyannote[54].end 406.27971875
transcript.pyannote[55].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[55].start 407.20784375
transcript.pyannote[55].end 408.22034375
transcript.pyannote[56].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[56].start 410.09346875
transcript.pyannote[56].end 411.03846875
transcript.pyannote[57].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[57].start 411.30846875
transcript.pyannote[57].end 413.08034375
transcript.pyannote[58].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[58].start 411.66284375
transcript.pyannote[58].end 415.78034375
transcript.pyannote[59].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[59].start 415.64534375
transcript.pyannote[59].end 416.47221875
transcript.pyannote[60].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[60].start 416.10096875
transcript.pyannote[60].end 416.87721875
transcript.pyannote[61].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[61].start 416.87721875
transcript.pyannote[61].end 417.33284375
transcript.pyannote[62].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[62].start 417.92346875
transcript.pyannote[62].end 420.77534375
transcript.pyannote[63].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[63].start 420.64034375
transcript.pyannote[63].end 427.45784375
transcript.pyannote[64].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[64].start 423.74534375
transcript.pyannote[64].end 425.01096875
transcript.pyannote[65].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[65].start 426.68159375
transcript.pyannote[65].end 431.37284375
transcript.pyannote[66].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[66].start 431.23784375
transcript.pyannote[66].end 431.65971875
transcript.pyannote[67].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[67].start 431.62596875
transcript.pyannote[67].end 433.02659375
transcript.pyannote[68].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[68].start 433.02659375
transcript.pyannote[68].end 433.41471875
transcript.pyannote[69].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[69].start 433.58346875
transcript.pyannote[69].end 434.12346875
transcript.pyannote[70].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[70].start 434.12346875
transcript.pyannote[70].end 435.47346875
transcript.pyannote[71].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[71].start 436.04721875
transcript.pyannote[71].end 438.88221875
transcript.pyannote[72].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[72].start 439.64159375
transcript.pyannote[72].end 442.66221875
transcript.pyannote[73].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[73].start 439.79346875
transcript.pyannote[73].end 440.21534375
transcript.pyannote[74].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[74].start 440.21534375
transcript.pyannote[74].end 440.97471875
transcript.pyannote[75].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[75].start 440.97471875
transcript.pyannote[75].end 441.05909375
transcript.pyannote[76].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[76].start 441.90284375
transcript.pyannote[76].end 444.50159375
transcript.pyannote[77].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[77].start 443.89409375
transcript.pyannote[77].end 448.55159375
transcript.pyannote[78].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[78].start 445.32846875
transcript.pyannote[78].end 446.39159375
transcript.pyannote[79].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[79].start 446.39159375
transcript.pyannote[79].end 446.49284375
transcript.pyannote[80].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[80].start 448.43346875
transcript.pyannote[80].end 450.03659375
transcript.pyannote[81].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[81].start 450.59346875
transcript.pyannote[81].end 453.76596875
transcript.pyannote[82].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[82].start 450.71159375
transcript.pyannote[82].end 451.09971875
transcript.pyannote[83].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[83].start 454.64346875
transcript.pyannote[83].end 455.01471875
transcript.pyannote[84].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[84].start 455.55471875
transcript.pyannote[84].end 457.64721875
transcript.pyannote[85].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[85].start 458.52471875
transcript.pyannote[85].end 460.68471875
transcript.pyannote[86].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[86].start 462.01784375
transcript.pyannote[86].end 475.43346875
transcript.pyannote[87].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[87].start 478.60596875
transcript.pyannote[87].end 491.85284375
transcript.pyannote[88].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[88].start 491.85284375
transcript.pyannote[88].end 498.50159375
transcript.pyannote[89].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[89].start 498.92346875
transcript.pyannote[89].end 501.94409375
transcript.pyannote[90].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[90].start 506.87159375
transcript.pyannote[90].end 517.78971875
transcript.pyannote[91].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[91].start 517.95846875
transcript.pyannote[91].end 519.86534375
transcript.pyannote[92].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[92].start 524.13471875
transcript.pyannote[92].end 526.59846875
transcript.pyannote[93].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[93].start 526.90221875
transcript.pyannote[93].end 529.87221875
transcript.pyannote[94].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[94].start 530.32784375
transcript.pyannote[94].end 531.07034375
transcript.pyannote[95].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[95].start 531.91409375
transcript.pyannote[95].end 537.76971875
transcript.pyannote[96].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[96].start 537.87096875
transcript.pyannote[96].end 543.13596875
transcript.pyannote[97].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[97].start 544.03034375
transcript.pyannote[97].end 547.55721875
transcript.pyannote[98].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[98].start 547.87784375
transcript.pyannote[98].end 553.42971875
transcript.pyannote[99].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[99].start 554.27346875
transcript.pyannote[99].end 554.99909375
transcript.pyannote[100].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[100].start 556.60221875
transcript.pyannote[100].end 570.79409375
transcript.pyannote[101].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[101].start 570.74346875
transcript.pyannote[101].end 575.55284375
transcript.pyannote[102].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[102].start 576.00846875
transcript.pyannote[102].end 611.00721875
transcript.pyannote[103].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[103].start 612.22221875
transcript.pyannote[103].end 613.55534375
transcript.pyannote[104].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[104].start 613.57221875
transcript.pyannote[104].end 622.02659375
transcript.pyannote[105].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[105].start 622.63409375
transcript.pyannote[105].end 622.93784375
transcript.pyannote[106].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[106].start 624.96284375
transcript.pyannote[106].end 632.08409375
transcript.pyannote[107].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[107].start 632.57346875
transcript.pyannote[107].end 668.50034375
transcript.pyannote[108].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[108].start 668.95596875
transcript.pyannote[108].end 679.04721875
transcript.pyannote[109].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[109].start 679.70534375
transcript.pyannote[109].end 699.65159375
transcript.pyannote[110].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[110].start 700.14096875
transcript.pyannote[110].end 703.78596875
transcript.pyannote[111].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[111].start 704.12346875
transcript.pyannote[111].end 707.58284375
transcript.pyannote[112].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[112].start 708.20721875
transcript.pyannote[112].end 709.16909375
transcript.pyannote[113].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[113].start 709.27034375
transcript.pyannote[113].end 711.98721875
transcript.pyannote[114].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[114].start 712.54409375
transcript.pyannote[114].end 714.29909375
transcript.pyannote[115].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[115].start 714.65346875
transcript.pyannote[115].end 721.21784375
transcript.pyannote[116].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[116].start 721.45409375
transcript.pyannote[116].end 723.59721875
transcript.pyannote[117].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[117].start 724.06971875
transcript.pyannote[117].end 727.29284375
transcript.pyannote[118].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[118].start 728.64284375
transcript.pyannote[118].end 728.92971875
transcript.pyannote[119].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[119].start 729.68909375
transcript.pyannote[119].end 731.07284375
transcript.pyannote[120].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[120].start 732.25409375
transcript.pyannote[120].end 736.13534375
transcript.pyannote[121].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[121].start 737.13096875
transcript.pyannote[121].end 757.76909375
transcript.pyannote[122].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[122].start 758.56221875
transcript.pyannote[122].end 762.03846875
transcript.pyannote[123].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[123].start 762.79784375
transcript.pyannote[123].end 777.71534375
transcript.pyannote[124].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[124].start 778.27221875
transcript.pyannote[124].end 783.70596875
transcript.pyannote[125].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[125].start 784.06034375
transcript.pyannote[125].end 795.87284375
transcript.pyannote[126].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[126].start 796.32846875
transcript.pyannote[126].end 799.26471875
transcript.pyannote[127].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[127].start 800.14221875
transcript.pyannote[127].end 809.27159375
transcript.pyannote[128].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[128].start 809.72721875
transcript.pyannote[128].end 818.28284375
transcript.pyannote[129].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[129].start 818.43471875
transcript.pyannote[129].end 822.85596875
transcript.pyannote[130].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[130].start 823.07534375
transcript.pyannote[130].end 835.09034375
transcript.pyannote[131].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[131].start 835.66409375
transcript.pyannote[131].end 836.01846875
transcript.pyannote[132].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[132].start 837.01409375
transcript.pyannote[132].end 837.87471875
transcript.pyannote[133].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[133].start 839.57909375
transcript.pyannote[133].end 845.48534375
transcript.pyannote[134].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[134].start 847.94909375
transcript.pyannote[134].end 848.53971875
transcript.pyannote[135].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[135].start 848.53971875
transcript.pyannote[135].end 861.36471875
transcript.pyannote[136].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[136].start 861.44909375
transcript.pyannote[136].end 861.48284375
transcript.pyannote[137].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[137].start 861.48284375
transcript.pyannote[137].end 864.18284375
transcript.pyannote[138].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[138].start 864.43596875
transcript.pyannote[138].end 868.35096875
transcript.pyannote[139].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[139].start 870.47721875
transcript.pyannote[139].end 871.84409375
transcript.pyannote[140].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[140].start 871.01721875
transcript.pyannote[140].end 876.45096875
transcript.pyannote[141].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[141].start 875.64096875
transcript.pyannote[141].end 901.88159375
transcript.pyannote[142].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[142].start 902.01659375
transcript.pyannote[142].end 902.03346875
transcript.pyannote[143].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[143].start 902.08409375
transcript.pyannote[143].end 907.56846875
transcript.pyannote[144].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[144].start 910.82534375
transcript.pyannote[144].end 924.83159375
transcript.pyannote[145].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[145].start 923.49846875
transcript.pyannote[145].end 929.18534375
transcript.pyannote[146].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[146].start 929.72534375
transcript.pyannote[146].end 930.26534375
transcript.pyannote[147].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[147].start 931.12596875
transcript.pyannote[147].end 934.04534375
transcript.pyannote[148].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[148].start 934.70346875
transcript.pyannote[148].end 935.61471875
transcript.pyannote[149].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[149].start 936.94784375
transcript.pyannote[149].end 938.48346875
transcript.pyannote[150].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[150].start 938.48346875
transcript.pyannote[150].end 939.81659375
transcript.pyannote[151].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[151].start 939.81659375
transcript.pyannote[151].end 941.84159375
transcript.pyannote[152].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[152].start 940.06971875
transcript.pyannote[152].end 941.74034375
transcript.pyannote[153].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[153].start 942.14534375
transcript.pyannote[153].end 944.60909375
transcript.pyannote[154].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[154].start 945.21659375
transcript.pyannote[154].end 949.18221875
transcript.pyannote[155].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[155].start 949.78971875
transcript.pyannote[155].end 976.77284375
transcript.pyannote[156].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[156].start 977.07659375
transcript.pyannote[156].end 979.03409375
transcript.pyannote[157].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[157].start 979.38846875
transcript.pyannote[157].end 981.02534375
transcript.pyannote[158].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[158].start 981.78471875
transcript.pyannote[158].end 985.64909375
transcript.pyannote[159].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[159].start 986.18909375
transcript.pyannote[159].end 987.85971875
transcript.pyannote[160].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[160].start 988.26471875
transcript.pyannote[160].end 997.93409375
transcript.pyannote[161].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[161].start 998.17034375
transcript.pyannote[161].end 1010.43846875
transcript.pyannote[162].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[162].start 1011.26534375
transcript.pyannote[162].end 1011.40034375
transcript.pyannote[163].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[163].start 1012.00784375
transcript.pyannote[163].end 1024.59659375
transcript.pyannote[164].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[164].start 1024.83284375
transcript.pyannote[164].end 1104.70221875
transcript.pyannote[165].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[165].start 1099.87596875
transcript.pyannote[165].end 1101.41159375
transcript.pyannote[166].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[166].start 1105.46159375
transcript.pyannote[166].end 1114.40534375
transcript.pyannote[167].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[167].start 1114.81034375
transcript.pyannote[167].end 1121.66159375
transcript.pyannote[168].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[168].start 1122.45471875
transcript.pyannote[168].end 1123.73721875
transcript.pyannote[169].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[169].start 1124.07471875
transcript.pyannote[169].end 1126.72409375
transcript.pyannote[170].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[170].start 1127.77034375
transcript.pyannote[170].end 1140.86534375
transcript.pyannote[171].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[171].start 1137.92909375
transcript.pyannote[171].end 1139.46471875
transcript.pyannote[172].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[172].start 1140.47721875
transcript.pyannote[172].end 1144.29096875
transcript.pyannote[173].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[173].start 1144.17284375
transcript.pyannote[173].end 1144.76346875
transcript.pyannote[174].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[174].start 1144.37534375
transcript.pyannote[174].end 1147.56471875
transcript.pyannote[175].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[175].start 1144.76346875
transcript.pyannote[175].end 1144.79721875
transcript.pyannote[176].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[176].start 1148.15534375
transcript.pyannote[176].end 1149.30284375
transcript.pyannote[177].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[177].start 1150.21409375
transcript.pyannote[177].end 1150.88909375
transcript.pyannote[178].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[178].start 1152.07034375
transcript.pyannote[178].end 1153.18409375
transcript.pyannote[179].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[179].start 1153.75784375
transcript.pyannote[179].end 1154.98971875
transcript.pyannote[180].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[180].start 1155.71534375
transcript.pyannote[180].end 1159.36034375
transcript.pyannote[181].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[181].start 1160.13659375
transcript.pyannote[181].end 1164.01784375
transcript.pyannote[182].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[182].start 1163.37659375
transcript.pyannote[182].end 1166.98784375
transcript.pyannote[183].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[183].start 1164.03471875
transcript.pyannote[183].end 1164.06846875
transcript.pyannote[184].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[184].start 1167.15659375
transcript.pyannote[184].end 1172.30346875
transcript.pyannote[185].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[185].start 1167.88221875
transcript.pyannote[185].end 1168.45596875
transcript.pyannote[186].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[186].start 1169.06346875
transcript.pyannote[186].end 1169.70471875
transcript.pyannote[187].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[187].start 1170.44721875
transcript.pyannote[187].end 1172.48909375
transcript.pyannote[188].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[188].start 1173.48471875
transcript.pyannote[188].end 1173.50159375
transcript.pyannote[189].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[189].start 1173.50159375
transcript.pyannote[189].end 1173.51846875
transcript.pyannote[190].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[190].start 1173.51846875
transcript.pyannote[190].end 1173.75471875
transcript.pyannote[191].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[191].start 1173.75471875
transcript.pyannote[191].end 1173.78846875
transcript.pyannote[192].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[192].start 1173.78846875
transcript.pyannote[192].end 1173.83909375
transcript.pyannote[193].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[193].start 1174.21034375
transcript.pyannote[193].end 1175.12159375
transcript.pyannote[194].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[194].start 1175.37471875
transcript.pyannote[194].end 1176.57284375
transcript.pyannote[195].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[195].start 1178.90159375
transcript.pyannote[195].end 1179.81284375
transcript.pyannote[196].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[196].start 1180.47096875
transcript.pyannote[196].end 1185.48284375
transcript.pyannote[197].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[197].start 1186.15784375
transcript.pyannote[197].end 1191.25409375
transcript.pyannote[198].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[198].start 1192.03034375
transcript.pyannote[198].end 1196.02971875
transcript.pyannote[199].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[199].start 1196.26596875
transcript.pyannote[199].end 1203.62346875
transcript.pyannote[200].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[200].start 1204.34909375
transcript.pyannote[200].end 1205.29409375
transcript.pyannote[201].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[201].start 1206.13784375
transcript.pyannote[201].end 1206.40784375
transcript.pyannote[202].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[202].start 1206.96471875
transcript.pyannote[202].end 1222.05096875
transcript.pyannote[203].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[203].start 1222.21971875
transcript.pyannote[203].end 1223.77221875
transcript.pyannote[204].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[204].start 1224.05909375
transcript.pyannote[204].end 1229.99909375
transcript.pyannote[205].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[205].start 1230.85971875
transcript.pyannote[205].end 1241.35596875
transcript.pyannote[206].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[206].start 1241.99721875
transcript.pyannote[206].end 1268.49096875
transcript.pyannote[207].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[207].start 1268.81159375
transcript.pyannote[207].end 1277.62034375
transcript.pyannote[208].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[208].start 1277.70471875
transcript.pyannote[208].end 1278.27846875
transcript.pyannote[209].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[209].start 1284.64034375
transcript.pyannote[209].end 1285.97346875
transcript.whisperx[0].start 0.43
transcript.whisperx[0].end 12.049
transcript.whisperx[0].text 請陳英文發言稍微就這樣走了嗎
transcript.whisperx[1].start 17.014
transcript.whisperx[1].end 32.99
transcript.whisperx[1].text 謝謝主席我先會議詢問一下您可以先請坐是這樣我們最近其實立法院加檢都有一些同仁做聽力測驗的時候其實耳朵聽力有些受損
transcript.whisperx[2].start 33.931
transcript.whisperx[2].end 60.577
transcript.whisperx[2].text 那聽力受損呢其實並不是說對於這個聲音大小聲聽不見倒不是這樣而是對於這種高頻或低頻好特定這些頻率的這個聲音會聽不清楚聽得到聲音但聽不清楚那當然這個長期有跟在處於這種噪音或者是那種就很大聲的這種環境是有關係的
transcript.whisperx[3].start 62.156
transcript.whisperx[3].end 91.463
transcript.whisperx[3].text 那所以我要在這邊也替大家爭取一下我們這個健康的權益因為畢竟我們未還掌管這個監督勞動部衛福部跟環境部那重點是這個勞工申請職災如果真的說因為工作環境的關係聽力受損那鑑定之後我們還可以申請職災但是大部分現場是公務人員還有我們這種公職人員是沒有這種待遇的
transcript.whisperx[4].start 92.563
transcript.whisperx[4].end 119.556
transcript.whisperx[4].text 那因為我們雖然立法院總務處幫我們設了那個分貝的那個測試的那個東西但是我覺得我也不是很確定說這個這個角度我們在執行是不是我們會看那邊還是看哪邊但是那個數字他就算超標了也不會逼也不會叫所以講話的人就不會有就不會控制那我要提的是
transcript.whisperx[5].start 120.396
transcript.whisperx[5].end 148.285
transcript.whisperx[5].text 在人在70分貝就長期大概10分鐘連續處於這個70分貝以上的這個你會覺得心情很煩躁常常心情煩躁可能這個未來憂鬱症躁鬱症點點點可能都會跑出來再來還有些立委真的聲音很大常常超過80分貝那這個真的就是對聽力會直接造成損害所以這個部分
transcript.whisperx[6].start 150.031
transcript.whisperx[6].end 168.401
transcript.whisperx[6].text 你們我不是開玩笑我真的建議大家年紀也有了做聽力測驗特別這個音頻高頻低頻到底聽不聽得到大家真的要去檢查一下那這個部分我想身為身為這個未還委員會的委員我們沒有辦法去要求就是說那個委員的音量
transcript.whisperx[7].start 169.625
transcript.whisperx[7].end 192.936
transcript.whisperx[7].text 在每一次質詢都要控制在這個70分貝以下但是我們有因控啊因控在外面你坐在那邊你看得到那個分貝的數字嗎你如果看不到那我們可能也是要跟總務講一下看看要怎麼樣讓你隨時掌控這個數字因為你們坐在這邊是整天連續幾個小時耶我這樣講沒有道理
transcript.whisperx[8].start 194.642
transcript.whisperx[8].end 204.861
transcript.whisperx[8].text 對啊 在座各位都是公務人員你們是不能申請這種職災的賠償喔我先把醜話講在前頭我剛剛查了一下法規那個意外死亡有
transcript.whisperx[9].start 208.086
transcript.whisperx[9].end 226.918
transcript.whisperx[9].text 所以這個部分我想起碼這是未還委員會我們應該要以身作則第一個這個側分貝的東西看這個位置是不是能夠讓大家很清楚特別是在講話的人那最好超標的時候他會逼
transcript.whisperx[10].start 228.099
transcript.whisperx[10].end 247.384
transcript.whisperx[10].text 會叫提醒說一定要小聲一點因為除了很大聲以外講話時間也不會控制啊還要看心情你管了一下搞不好又吵起來會更大聲更久所以我想我真的觀察很久也忍耐很久了我覺得為了大家聽力的健康請我們
transcript.whisperx[11].start 248.605
transcript.whisperx[11].end 268.038
transcript.whisperx[11].text 衛環委員會以身作則那當擔任主席 擔任召委的人也可以對於這個我們質詢的環境這個噪音 音量可以有所掌控我想做這樣沉痛的呼籲跟建議好 謝謝主席你有要回應一下嗎
transcript.whisperx[12].start 272.075
transcript.whisperx[12].end 285.793
transcript.whisperx[12].text 謝謝陳燕委員剛剛的引重心長給大家的提示因為剛好我們趙委不在我會把您的意見充分的反映給他做參考跟次長一樣主席可以做才是
transcript.whisperx[13].start 287.895
transcript.whisperx[13].end 313.715
transcript.whisperx[13].text 不過剛剛建議到說如果他的音量或者是CO2的濃度超到一定的標準而且是損害到健康的話我們可以洽請秘書處可以反映說是不是有其他的機制可以讓現場的人知道我們所處的環境裡面應該要多住哪一些我想主席跟我就在這裡具體建議了我們這個部分一定要來做改善跟控管
transcript.whisperx[14].start 314.415
transcript.whisperx[14].end 316.781
transcript.whisperx[14].text 好那謝謝那主席我要麻煩請這個我們勞動部次長請陳次長委員好
transcript.whisperx[15].start 324.358
transcript.whisperx[15].end 349.21
transcript.whisperx[15].text 市長好 在這次丹納市颱風造成南部地區發生嚴重的災情很多的台南沿海地區的鄉親們屋頂都被吹走了其實看了也是讓人覺得很揪心很同情我知道說你們勞動部也成立了四個災後防護服務站
transcript.whisperx[16].start 350.1
transcript.whisperx[16].end 374.517
transcript.whisperx[16].text 以及這個宣導團那部長在7月26號的時候也有去現場去關心也制正了一些宣導品那本席也給予這個勞動部的同仁予以肯定但是呢在這個災後防護它不是兒戲我們要用很嚴肅的這個態度來面對它一年疫情都會受到我們這個
transcript.whisperx[17].start 376.438
transcript.whisperx[17].end 394.719
transcript.whisperx[17].text 全國同胞的這個嚴格檢定然後特別是災區的這個鄉親們那我想要先請教一下次長這次的這個防護你們好像比較偏重在這個失眠粉塵的這個部分那除了N95口罩以外你們還有提供什麼防護物資嗎
transcript.whisperx[18].start 399.71
transcript.whisperx[18].end 415.476
transcript.whisperx[18].text 跟委員報告 除了那個N95口罩 我們還有護目鏡還有防護手套 還有防護衣你們還有一個 太空包你們還提供了太空包我們是裝在防護包裡面
transcript.whisperx[19].start 418.007
transcript.whisperx[19].end 438.645
transcript.whisperx[19].text 所以你不叫太空包那個叫防護包是嗎那個是裝實名的是太空袋我們俗稱為太空包太空袋那個是袋子所以我講太空袋太空包防護包你們都聽得懂啦都是一樣的東西不一樣防護包是給個人的好那就是那個叫什麼太空
transcript.whisperx[20].start 440.216
transcript.whisperx[20].end 460.045
transcript.whisperx[20].text 太空包裝的是那個裝你們去裝那些拆下來的拆下來的石棉瓦拆下來的石棉瓦是放在放在太空包好那沒有錯那沒有錯好那我剛一開始就沒有講錯啊對啊那你幹嘛生出那麼多名詞來
transcript.whisperx[21].start 462.045
transcript.whisperx[21].end 474.955
transcript.whisperx[21].text 好 那次長我們再看一下這個N95口罩其實要能夠就是密合才有這個防護的效果嘛那你們去輔導同仁有教導民眾如何佩戴嗎
transcript.whisperx[22].start 478.632
transcript.whisperx[22].end 501.574
transcript.whisperx[22].text 跟委員報告因為在我們的這個宣導品裡面是有那如果說影片的話我們在網路上指南水官網上也有這個配戴這個N95口罩的一個示範的影片因為我知道部長也有去示範那請問一下部長鬍子這麼濃密戴N95口罩是戴得老的嗎
transcript.whisperx[23].start 507.81
transcript.whisperx[23].end 530.503
transcript.whisperx[23].text 基本上那個跟委員報告N95我們買的是那個3M的基本上這個佩戴的話它是符合一般人的一個聯型所以部長算一般人嗎我提這個我也是很認真的提出這樣的問題因為很多人他們會有
transcript.whisperx[24].start 532.12
transcript.whisperx[24].end 554.777
transcript.whisperx[24].text 鬍子嗎 會留鬍子有的是上面八字鬍 有的是下面烙塞鬍烙塞鬍應該是面積更大吧那你們遇到這樣的狀況的時候在宣導上是不是也要做一些特別的處理因為我的疑問是這樣到底戴不戴得牢 如果沒有問題你就跟我說沒有問題就好了
transcript.whisperx[25].start 556.656
transcript.whisperx[25].end 572.865
transcript.whisperx[25].text 是 它這個跟尾巴它是有一個後面有一個豎影帶基本上戴上去的話我們測試來講就是你在呼吸的時候不要吸到外面的空氣從旁邊進來基本上它就是比較一般性的測試啦對 所以有鬍子是有幫助的
transcript.whisperx[26].start 573.405
transcript.whisperx[26].end 595.692
transcript.whisperx[26].text 因為空間 空氣可能會比較多但是因為我們接下來我們今天在討論失眠啦所以我現在提出這個問題是很嚴肅的問題嘛那畢竟就是說就是說你看處理這個到要處理這個失眠的這些飛機我們都需要用到N95的口罩了啊所以戴的勞是很要戴勞是很重要的
transcript.whisperx[27].start 596.212
transcript.whisperx[27].end 621.186
transcript.whisperx[27].text 那如果說真的有隔離到失眠失眠纖維它就會吸附在口罩的這個罩體上所以民眾取下來的時候會不會沾在手上然後再間接進入人體有沒有這樣的可能性跟委員報告失眠的危害主要是吸入所以這個口罩如果他當天使用完的話我們是建議要拋棄
transcript.whisperx[28].start 625.017
transcript.whisperx[28].end 644.721
transcript.whisperx[28].text 如果手上有接觸到的話那現在的宣導的我們的衛教裡面也是希望要洗手把他洗乾淨因為我現在講的每個環節其實都有可能民眾都會吸入這些纖維所以我提到的我也希望你們能夠針對我的問題來做實質的回答
transcript.whisperx[29].start 647.682
transcript.whisperx[29].end 665.779
transcript.whisperx[29].text 那你們應該有提供這個食物上有用的資訊例如說身體皮膚衣服上也有可能都有食棉纖維那當地呢又停水停電洗澡是不方便的如何有效的解決這個食棉暴露的問題我們應該要更專業才是
transcript.whisperx[30].start 669.022
transcript.whisperx[30].end 694.195
transcript.whisperx[30].text 那這邊我們來看一張這張圖在失眠放大之後失眠瓦放大之後它就是無數根的這個鋼針看起來很恐怖那這些失眠纖維被吸入我們這個人體之後這些鋼針就會刺入肺泡然後造成慢性發炎潛伏期大概15年到35年左右
transcript.whisperx[31].start 694.855
transcript.whisperx[31].end 707.13
transcript.whisperx[31].text 但通常等到確診的時候差不多都是晚期必死無疑了那你再看一下這張照片我們看一下這個勞動部的人全副武裝
transcript.whisperx[32].start 708.274
transcript.whisperx[32].end 735.585
transcript.whisperx[32].text 但是呢 中間的民眾毫無防護那你們不是要去做宣導嗎那這種場景是很奇怪的啊好 到底說這樣子的這個輔導防護你們覺得有達到效果嗎你們就請給別人看 別人等到死那沒關係這個我們再來看接下來這張照片
transcript.whisperx[33].start 737.242
transcript.whisperx[33].end 761.755
transcript.whisperx[33].text 石棉瓦堆積的場地有人戴口罩有人沒有戴底下還有一支大鐵錘表示就是說這是破碎用的工具嘛那難道不是應該就是說要拉起這個封鎖線嗎要稍微隔離一下也都沒有啊然後呢我另外我再講一下剛剛講那個太空包
transcript.whisperx[34].start 762.85
transcript.whisperx[34].end 776.996
transcript.whisperx[34].text 太空包我認為根本就不適合拿來裝這些石棉瓦的廢棄物因為體積的關係你的太空包就這麼大而已然後你必須要先集穗
transcript.whisperx[35].start 778.317
transcript.whisperx[35].end 798.985
transcript.whisperx[35].text 好 然後去毀損這些石棉瓦讓它變小一點之後然後就 然後再放進去嘛那這個積碎這個過程你就會造成這個石棉瓦纖維就會易散啊好 所以這個是你們要未來要去檢討思考的每個人都在那邊敲敲打打這個是 這反而是很不好的
transcript.whisperx[36].start 800.205
transcript.whisperx[36].end 822.411
transcript.whisperx[36].text 那我想這樣子的這個作業環境除了就是說勞工很危險之外呢附近的人也會遭受到暴露嘛特別是我要講的是你們安研所的人都是專門在負責這些勞工安全衛生的這個研究跟宣導嘛那還有包括你們那個勞動部這個重建中心的這些同仁
transcript.whisperx[37].start 823.371
transcript.whisperx[37].end 845.109
transcript.whisperx[37].text 難道這些都沒有具備這些常識嗎好這些防護的這些常識應該都是他們要最清楚比其他人更清楚才是啊結果是做這樣子的示範那我還想問一下就是說你們勞動部的安嚴所有沒有去做失眠濃度的檢測有沒有
transcript.whisperx[38].start 848.021
transcript.whisperx[38].end 868.184
transcript.whisperx[38].text 有做嗎目前是跟那個我們內部已經跟研究所談好了就是外界在關心說這一次的一個在這個現場的一個暴露情形所以我們研究所是準備開始要進行的所以現在才準備開始進行前面那個敲敲打打的去搜的那個都來不及了
transcript.whisperx[39].start 872.347
transcript.whisperx[39].end 893.24
transcript.whisperx[39].text 8月6號我們自己的勞檢機構也有派員到現場沒關係反正你們已經啟動不管來不來得及總是比沒有好那這次的這個實面暴露高風險的事件有這個專業SENS的單位他們一定會去做研究然後把相關作業的勞工名單清澈都建立起來
transcript.whisperx[40].start 893.74
transcript.whisperx[40].end 907.113
transcript.whisperx[40].text 就是說萬一將來有人得到這個肩皮細胞癌的時候才可以得到應有的補償你才有的追蹤嘛所以我想要請教一下就是說我們剛剛看了幾張照片這些人有沒有造冊
transcript.whisperx[41].start 910.874
transcript.whisperx[41].end 935.277
transcript.whisperx[41].text 各位報告我們現在跟那個微服部也討論過了如果是涉及到這個營造業者業者的話他名單未來我們會送給我們我們會到我們的勞保局那邊去追蹤我講的不是這些營造業者是這些穿制服不是你們的人嗎看前面幾張照片這些穿那個背心的啊
transcript.whisperx[42].start 936.98
transcript.whisperx[42].end 943.918
transcript.whisperx[42].text 那是我們的輔導員他們有沒有有名車我們也有好就要好好的追蹤好
transcript.whisperx[43].start 946.202
transcript.whisperx[43].end 968.264
transcript.whisperx[43].text 我們再看簡報6的部分右邊是環境部棚部長在風災後他們受損的石棉瓦的暫時放置為了避免石棉瓦的纖維易散所以他們用帆布先整個蓋起來專業程度就立判高下
transcript.whisperx[44].start 969.545
transcript.whisperx[44].end 997.511
transcript.whisperx[44].text 他們就沒有用那個太空包啦所以在這張照片比較起來這個環境部就是勝這看起來比較專業那我想這一次你們這一次就是說我的形容叫做我不認為這個叫做有以身作則啦反正你們這次去做輔導那除了好像比較偏重在這個失眠以外像其他的
transcript.whisperx[45].start 998.331
transcript.whisperx[45].end 1010.14
transcript.whisperx[45].text 跌倒 踩踏 切割 穿刺 滑倒 高架作業墜落都沒有看到這個災後防護我想請教一下次長你們有沒有統計這一次的這個服務及輔導的成效
transcript.whisperx[46].start 1012.282
transcript.whisperx[46].end 1036.861
transcript.whisperx[46].text 報委員謝謝委員苦民所苦有關於實免法這部分環境部第一時間在台南跟嘉義都設置了堆置場但是相應的拆除的工作在一開始的現場因為有大概3萬棟左右的房屋屋頂先受損所以大家剛開始的時候是蓋房部然後下面的實免會有一些問題所以勞動部紅部長第一時間就要求
transcript.whisperx[47].start 1037.641
transcript.whisperx[47].end 1056.048
transcript.whisperx[47].text 指安署的副署長下去前進指揮所然後設四個服務站相關的輔導團先備制了一些物資讓大家緊急的用但是實際上真的實棉拆除是一個專業的工作那這部分未來應該目前我們跟環保署大家在處理當中應該有專業的
transcript.whisperx[48].start 1057.989
transcript.whisperx[48].end 1081.854
transcript.whisperx[48].text 業者來做處理那相關的從業人員中間有接觸到這一些實名軌跡的我們都會把它造冊來追蹤相應的一些後續的注意那至於說其他的部分當然主要會是在剛開始的時候疫情期間是在最早的時候爬上爬下屋頂會不會有一些墜落的問題所以後來相關的屋頂的
transcript.whisperx[49].start 1082.734
transcript.whisperx[49].end 1103.932
transcript.whisperx[49].text 相應的處理從業中心是請國內的相關營造業者以一環計及的方式用公辦的方式去做相應的協助那在相關的處理當做過程裡面包括鷹架的搭設各方面都會都有跟相關的從業人員做一些說明和處理那至於剛才我們所講的數據的部分我們會後再來做統整
transcript.whisperx[50].start 1105.489
transcript.whisperx[50].end 1126.367
transcript.whisperx[50].text 好那就是你們那個成果數據再麻煩給我們辦公室那另外就是說我快速再問一下我也我覺得蠻疑惑就是說那難道就是說只有這個台南有防護站然後雲林嘉義跟高雄他們都沒有是不是是沒有防護的必要
transcript.whisperx[51].start 1128.369
transcript.whisperx[51].end 1154.609
transcript.whisperx[51].text 這邊因為實棉是早期的產品那洪部長在有指示研究所的唯平主要去做實棉濃度的處理這是第一件事那第二個部分就是說不好意思那個災後防護不會只有實棉我前面講實棉我後面已經開始講到那個啦跌倒踩踏點點點等等的那個很多很多
transcript.whisperx[52].start 1156.546
transcript.whisperx[52].end 1171.659
transcript.whisperx[52].text 這種華島高架作業墜落的這種災後防護了這邊我們在相應的措施上會再來注意所以現在目前雲林嘉義高雄都沒有嗎都有 我們有些是透過你們有去台東嗎台東啊 台東有去嗎
transcript.whisperx[53].start 1178.922
transcript.whisperx[53].end 1203.252
transcript.whisperx[53].text 就沒有嗎我才去一個像學校棒球場牛棚屋頂整個吹破那個到時候也是會有可能可能那種就是高價墜落這種作業的問題也是會有啊我是提醒你們稍微注意評估一下啦那這樣來說如果再有類似的風災勞動部會比照這一次就說再去現場提供這個災後防護的輔導嗎未來都會吧
transcript.whisperx[54].start 1206.138
transcript.whisperx[54].end 1227.518
transcript.whisperx[54].text 好那那個就是說因為以前是沒有看過你們有這樣的服務雖然是說災後過了一段好一段時間才去但是就是說還是要給你們肯定啦但我希望這個未來期程可能要就是說要加速要加速那最後我再提醒勞動部就是說我們要去輔導民眾除了說專業要足夠
transcript.whisperx[55].start 1230.919
transcript.whisperx[55].end 1240.715
transcript.whisperx[55].text 我覺得跟在地災民這個感同身受設身處地的去服務這個也是要很注意那不是說我們穿著背心就代表專業
transcript.whisperx[56].start 1242.582
transcript.whisperx[56].end 1267.929
transcript.whisperx[56].text 要用心認真相信民眾就會有感那提供服務的人員一定要有訓練同時還要有專業才可以提供更好的服務不要說只是說只是去送東西然後沒有考慮說民眾會不會用到可以用多久我想這樣的服務很快就不會受到就會人家會起反感啦所以我想這些細節我在這邊提醒要請你們要重視
transcript.whisperx[57].start 1269.114
transcript.whisperx[57].end 1277.86
transcript.whisperx[57].text 好 謝謝委員有關於相關的細節的部分我們會把它Reit得更清楚謝謝我們的指點我們將來在相關的部分再把它做得更完整一點好 謝謝好 謝謝