Identifying key risk factors in air traffic control by exploratory and confirmatory factor analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study employs exploratory and confirmatory factor analysis to identify key risk factors in air traffic control (ATC) influencing aviation safety and to explore the correlational relationships among constructs from the perspectives of air traffic controllers. A total of 57 potential risk factors are first proposed based on the framework of SHEL, namely software, hardware, environment, and liveware, by referring to a review of the related literature and observing local issues in Taiwan. Interviews are then conducted with some 232 Taiwan air traffic controllers and supervisors. Exploratory factor analysis is first performed to determine the item‐factor assignment and develop an initially proposed framework. Next, confirmatory factor analysis is performed to test the construct validity. The correlational relationships among constructs are further investigated. The results reveal that 26 of the 57 potential risk factors studied can be characterized as key risk factors. These factors are associated with five constructs – constitutional framework, human error, system interface, external communications, and controller capabilities and physical conditions. Based on the identified key factors and the tested correlational relationships among constructs, appropriate countermeasures are proposed for mitigating ATC risks. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».