Notice bibliographique
Résumé
Objective: To determine how flight examiners reason and which methods they use when assessing the competencies of pilots for continued accreditation purposes and type-rating training.Background: Early work on pilot performance assessment focused on measurement models, including the accuracy and reliability of the scores attributed to the human factors variables included. More recent studies investigated the nature of the evidence that flight examiners used. No previous studies were found on how flight examiners assess line pilots’ performance during flight training and examination.Method: This study employed methods typical for cognitive anthropology, combining ethnographic observations of debriefings and interviews, stimulated recall concerning debriefing, and modified think-aloud protocols of assessment of flight episodes. Twenty-three flight examiners from 5 regional airlines were observed and interviewed in 3 contexts.Results: The data revealed that flight examiners used the documentary method, where initial observations are treated as documentary evidence of underlying phenomena (e.g., situational awareness, decision making) while presupposing these phenomena for making and categorizing the observations. Flight examiners, using a variety of techniques, actively create situations for obtaining additional observations that further substantiate the presupposed underlying phenomena.Conclusion: Even when flight examiners use rating scales, their assessment method is based on categorization of facts and, therefore, shares similarities with medical diagnosis. Suggested quality improvement measures include increasing awareness of diagnostic error, developing diagnostic tools, and developing means to measure diagnostic errors.
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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 | 0,047 | 0,143 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».