Emerging tools for evaluating safety management systems effectiveness
Notice bibliographique
Résumé
Safety Management Systems (SMS) have become prevalent in a host of industries, including aviation, for managing safety, but little research has been performed to-date on measuring the effectiveness of SMS.This research examined the independent application of two related concepts to assess effectiveness: IO/SMS, an Input-Output economics concept applied to SMS, and Data Envelopment Analysis (DEA).Input-Output (IO) is a method for systematically determining the inter-relationships among elements in a system.To determine if IO could be applied to SMS, it was necessary to calculate the relative importance to the system of the four components of SMS.Five SMS experts participated and, through a series of exercises, determined values for the 24 discrete SMS parts.Using IO matrix math, these values were then calculated for a 24×24 matrix.The results produced a matrix that could be used to predict the impact on the system by changing either a total input value such as an aggregate score on a survey, or by changing a single value.DEA is a multi-factor, mathematical programming technique that is used to determine the boundary of an efficient frontier.Using inputs and outputs, a ratio is calculated, which measures the relative efficiency, or effectiveness, of each decision making unit (DMU).In this research, inputs and outputs were determined for each of the four components of SMS via surveys conducted by subject matter experts.DEA models were developed and tested, and efficiency scores were developed for each DMU.DEA modeling also revealed the specific areas that could be addressed to improve efficiency scores.IO/SMS and DEA appear to be powerful tools to measure SMS effectiveness.A next step in the research may be to examine techniques that combine the benefits of both methods.
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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 | 0,018 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».