DEVELOPMENT OF GENERIC AIRCREW MEASURES OF PERFORMANCE FOR DISTRIBUTED MISSION TRAINING
Notice bibliographique
Résumé
Abstract : Advances in technology have made simulation and, latterly, distributed mission simulation valuable additions to the training of aircrew. Simulation is widely accepted by the aviation community and much research exists to show the benefits and most profitable applications of simulation. Distributed mission training represents an enhancement to simulation although at this point it is unproven exactly what training objectives should be associated with it and what additional benefits will accrue when compared to traditional simulation or flying training. This project developed generic measures of performance for application to distributed mission training exercises. The application of these measures of performance will allow training organisations to make valid statements about the benefits of distributed mission training and informed decisions to be made regarding which training objectives to address through the use of distributed mission training. Humansystems Incorporated(registered tradename) were tasked with reviewing literature provided by DRDC Toronto in order to identify potential measures of performance. In particular, the Scientific Authority was interested in measures of mission planning, mission execution, mission debriefing, situation awareness and the change in aircrew knowledge structures, as relevant to distributed mission training. A measurement model has been developed that includes a conceptual outline of a CF-18 mission, a behavioural hierarchy composed of domains, categories and specific behaviours, and a range of associated rating scales and objective measures. Additionally, a trial plan for the application of one particular measure (Pathfinder -- description and measurement of knowledge structures) has been developed.
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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 | 0,011 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».