Adaptation of crew resource management training in high-risk industries
Notice bibliographique
Résumé
Crew resource management (CRM) is a training concept for optimising the use of all available resources (e.g.human, technology, organisation) within high-risk operations.It has its origins in aviation, but the principles and methods of CRM are already used in many other industries, like medicine or fire service.In order to raise the reliability of teams working in these industries, it is important to train them in non-technical skills (e.g.cooperation, managerial and leadership skills, decision making or situation awareness).Despite many years of research on CRM training, the amount of detailed information about these training programmes is often limited.Thus, the picture about CRM is not as clear as it should be.This makes it difficult to assess the effectiveness of such training programmes to prevent human error and industrial accidents.During a research project on the adaptation of CRM training, scientists of Rhine-Waal University in Kamp-Lintfort (Germany) conducted an empirical study.They interviewed 10 CRM experts from civil and military aviation, aircraft engineering, fire service, seafaring and medicine, about their experiences with CRM training to gain an overview about the current state of CRM in different industries.They identified cross-industry and industry-specific lessons learned as well as success factors of these training programmes.The results can be used to improve current CRM programmes, which in turn may increase safety standards in high-risk work domains.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».