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Enregistrement W2900798618 · doi:10.1136/heartjnl-2018-313052

Assessing aeromedical risk: a three-dimensional risk matrix approach

2018· review· en· W2900798618 sur OpenAlexaff
Gary Gray, Dennis Bron, Eddie D Davenport, Joanna d’Arcy, Norbert Guettler, Olivier Manen, Thomas Syburra, Rienk Rienks, Edward Nicol

Notice bibliographique

RevueHeart · 2018
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensCanadian Armed Forces
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRisk assessmentRisk managementRisk analysis (engineering)AviationMedical emergencyComputer scienceComputer securityEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

from air operations with any identifiable medical risk, and led to frequent medical disqualification. The concept of considering aeromedical risk as part of the spectrum of risks that could lead to aircraft accidents (including mechanical risks and human factors) was first proposed in the 1980s and led to the development of the 1% rule which defines the maximum acceptable risk for an incapacitating medical event as 1% per year (or 1 in 100 person-years) to align with acceptable overall risk in aviation operations. Risk management has subsequently evolved as a formal discipline, incorporating risk assessment as an integral part of the process. Risk assessment is often visualised as a risk matrix, with the level of risk, urgency or action required defined for each cell, and colour-coded as red, amber or green depending on the overall combination of risk and consequence. This manuscript describes an approach to aeromedical risk management which incorporates risk matrices and how they can be used in aeromedical decision-making, while highlighting some of their shortcomings.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,808
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,013

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 Opus0,248
Tête enseignante GPT0,570
Écart entre enseignants0,322 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations39
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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