Risk Models for Evaluation and Type Classification of Personal Flotation Devices
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents proposed models for assessing the aggregate performance of personal flotation devices (PFDs) by using risk methods. The aggregate performance is used to quantify the probability of a PFD saving lives following marine events. The models provide a formal structure and consistency to an approval process for new and novel engineering designs of such devices. They can also aid in identifying critical factors for evaluating the minimum level of performance necessary for approval. Such models could complement and enhance current standards and could result in significant safety improvements through the implementation of new technologies and designs. Such models could also aid in evaluating other new and innovative classes of engineering designs and designs for special needs. Also, they encourage creativity in system design by increasing the design domain and provide an overall performance measure allowing for trade-off analysis. The models can ultimately provide guidance in the development of future standards. The risk-based models consist of three recommended computational procedures for inherently buoyant, inflatable, and hybrid PFDs. Special panels of experts from the CORD Group, Canada, the U.S. Coast Guard (USCG), Underwriters Laboratories (UL), IMANNA Laboratories, Inc., and PFD Manufacturing Association (PFDMA) evaluated these models and provided recommended values by using formal expert opinion elicitation.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».