(A163a) Gold-Medal Performance: “Operational Readiness Assessments” for High-Risk Workplaces
Notice bibliographique
Résumé
This presentation will demonstrate that the use of an “Operational Readiness Assessment” was successful in identifying high-performance strategies for frontline-responders, namely surgeons, air traffic controllers, police, and world-class athletes. This research-based approach confirms that best performers in high-risk situations prepare similarly to elite athlete, specifically relating to their emphasis on mental readiness. A framework (Orlick's “Model of Excellence”) developed by researchers who worked with Olympic athletes has a proven replication within very different high-risk disciplines. Both quantitative and qualitative analysis of mental readiness was provided based on in-depth interviews with exceptional professionals regarding their best and less-than-best performances. These findings were assessed to determine the presence of common success elements, including: (1) commitment; (2) confidence; (3) mental preparedness; (4) focus/refocus; and (5) seeking and accepting feedback. This refined assessment tool combines the methodological rigour of academic research with a highly readable and practical analysis of specific techniques that increase effectiveness. Challenges were defined from a frontline-perspective. The balance between technical, physical, and mental readiness were compared. Success skills, performance blocks and influencing factors for optimal performance were detailed. Ten practical recommendations are discussed relating how preparedness of frontline-operations strengthens performance, productivity, and morale. An “Operational Readiness Assessment” is a powerful tool with proven value in hospital, paramilitary, corporate, and industrial settings in which there is a need to be well prepared for, risks of injury or death, large equipment/financial expenditures, complacency, fatigue, and significant consequences of errors. It has been described as an indispensable addition to current work in recruitment, career development, e-learning, role-modeling and future research benchmarks. For example, new performance-indicators for mental readiness were incorporated into surgical-resident evaluations, national situational-awareness training was instituted for seasoned air-traffic controllers, and mental-survival e-modules now enhance police coach-officer programs. Ultimately, a “winning” strategy for managing risk is promoting a healthy, prepared workforce resulting in a safer community.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,007 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».