Notice bibliographique
Résumé
A straightforward, general, and simple methodology is given for evaluating and predicting the human error probability (HEP) in transients for accident risk prediction and reduction purposes. The result is validated against all the available data, producing a completely independent assessment of the uncertainty in HEP for safety and risk analysis, and a new validated prediction method. Previous published work established the technical basis for the existence of learning curves for predicting human performance, system outcomes, and accident rates, which was derived and validated against extensive system outcomes and human learning trial data. This latest second-generation minimum error rate equation (MERE)/universal learning curve (ULC) prediction is based on the well-known and proven learning hypothesis. It is therefore applicable to transient and accident analysis, providing the probability of failure or success for individuals as well as for systems. In this paper, new simulator data and three major existing human reliability analysis (HRA) methods used in safety and risk analysis (e.g. technique of human error rate prediction (THERP), human error and assessment technique (HEART), and human cognitive reliability (HCR)) are benchmarked against the new prediction derived directly from the general ULC. Since these existing methods utilize empirical factors, expert judgement and task analysis, the paper demonstrates a totally new objective approach to benchmark human reliability analysis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».