Comparing the Evolution of Risk Culture in Radiation Oncology, Aviation, and Nuclear Power
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: All organizations seek to minimize the risks that their operations pose to public safety. This task is especially significant if they deal with complex or hazardous technologies. Five decades of research in quantitative risk analysis have generated a set of risk management frameworks and practices that extend across a range of such domains. Here, we investigate the risk culture in three commercial enterprises that require exceedingly high standards of execution: radiation oncology, aviation, and nuclear power. METHODS: One of the characteristics of high reliability organizations is their willingness to learn from other such organizations. We investigate the extent to which this is true by compiling a database of the major publications on risk within each of the three fields. We conduct a bibliographic coupling analysis on the combined database to identify connections among publications. This analysis reveals the strength of engagement across disciplinary boundaries and the extent of cross-adoption of best practices. RESULTS: Our results show that radiation oncology is more insulated than the other two fields in its adoption and propagation of state-of-the-art risk management tools and frameworks that have transformed aviation and nuclear power into high reliability enterprises with actuarially low risk. CONCLUSIONS: Aviation and nuclear power have established risk cultures that cross-pollinate. In both nature and extent, we found a distinct difference in radiation oncology's engagement with the risk community, and it lags behind the other two fields in implementing best practices that might mitigate or eliminate risks to patient safety.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».