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Enregistrement W2738766691 · doi:10.2495/safe-v7-n2-247-266

De-Icing of aircraft: Incorporating business risks and occupational health and safety

2017· article· en· W2738766691 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Safety and Security Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueErgonomics and Human Factors
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaÉcole de technologie supérieureFonds de Recherche du Québec - SantéMinistère du Développement Économique, de l’Innovation et de l’Exportation
Mots-clésOccupational safety and healthIcingAeronauticsEnvironmental healthEngineeringRisk analysis (engineering)Forensic engineeringEnvironmental scienceTransport engineeringBusinessMedicineMeteorologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Airliner maintenance is a high-risk sector from an occupational health and safety perspective. In the current context of increasing air traffic worldwide and in view of the economic and safety issues associated with aircraft maintenance, it is imperative that companies providing this service receive support in their quest to reconcile operational performance with OHS. A survey of interdisciplinary research published from 2004 to 2014 allowed analysis of current thought in industrial engineering, human factors engineering and aeronautical de-icing, thus revealing a need for the design of aircraft de-icing activities that are sustainable, holistic and integrated. In response to market evolution, aeronautics will have to offer aircrafts that are greener, meaning safe for all users (including maintenance workers) and the environment throughout the product lifecycle.

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.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,481
Score d'incertitude au seuil0,434

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,244 · 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