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Enregistrement W2605153873 · doi:10.20858/sjsutst.2017.94.5

ICAO AVIATION OCCURRENCE CATEGORIES SIGNIFICANTLY AFFECTING AVIATION SAFETY IN POLAND FROM 2008 TO 2015

2017· article· en· W2605153873 sur OpenAlexaff
Paweł Glowacki, Włodzimierz Balicki

Notice bibliographique

RevueScientific Journal of Silesian University of Technology Series Transport · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensInternational Civil Aviation Organization
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAviationAeronauticsAviation safetyAviation accidentEngineeringAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Poland, as a member of the EU, is represented within the ICAO, by the European Aviation Safety Agency. However, this does not relieve our country from the responsibility of developing a state safety programme (SSP). The need to set up such a programme, which has to be specific to every country involved in aviation operation, was introduced by the ICAO's Annex 19. One of the important points in Annex 19 is: "5.2.1 Each State shall establish and maintain a safety database to facilitate the effective analysis of information on actual or potential safety deficiencies obtained, including that from its incident reporting systems, and to determine any actions required for the enhancement of safety". The Polish Civil Aviation Authority, along with other databases, manages the European Coordination Centre for Aviation Incident Reporting Systems (ECCAIRS). The authors (who are specialists dealing with exploitation processes in aviation) have conducted a laborious processing of the data contained in the ECCAIRS database, analysing them based on various criteria: aviation occurrence categories (as defined by the ICAO), phases of flight for different airports in Poland etc. Aircraft with an maximum take-off mass (MTOM) <5,700 kg (mainly general aviation) and for aircraft with an MTOM >5,700 kg (commercial aviation) were considered separately. It was found that the most events are those that relate to power plant (SCF-PP) airframes and related system (SCF-NP) failures, followed by collisions with birds (BIRD), events related to airports (ADRM) and events related to the required separation of aircraft (MAC). For lighter aircraft, the dominant categories are ARC, CTOL, GTOW and LOC-I events. The article presents a proposed method for predicting the number of events, determining the alert levels for the next years and assuming a normal distribution (Gaussian). It is one of the first attempts to use actual data contained in the database of events on airports in Poland. The results of this analysis may support the decisions of supervisory authorities in the areas where security threats are most important.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,554

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,187 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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