Assessing the risks: An analysis of wildlife-strike data at the three busiest Brazilian airports (2011-2016)
Notice bibliographique
Résumé
Brazil is the largest country in Latin America and has a considerable amount of air traffic volume domestically and internationally. Wildlife strikes are an increasing safety and economic concern for aviation operations in Brazil. The Brazilian Aeronautical Accidents Investigation and Prevention Center (CENIPA) has published annual reports summarizing the results of analyses of the data in a national level since 2009. The goal of this study was to supplement the CENIPA’s annual reports with information derived from the analysis of wildlife strikes to aviation, during 2011-2016, from the three busiest international commercial airports in Brazil: Guarulhos, Brasília, and Galeão. A set of descriptive analysis was conducted to present the overall characteristics of wildlife strikes at and around those three airports. In addition, statistical comparison of wildlife strikes with different factors was conducted. Analysis of these data indicated an increasing trend of wildlife strikes from 2011 to 2016. Results also indicated that the majority of the damaging strikes occurred during the departure phases of flight at the studied airports. The distributions of wildlife-strikes per phase of flight, per quarter of the year, per type of operator, and per period of the day are presented in this paper. Results indicated that, during the period studied, most strikes in Guarulhos occurred during the first, and in Brasília and Galeão during the second quarter of the year, respectively. Findings suggested that the risk of a damaging strike is higher at dawn in Guarulhos and Galeão, and during the day in Brasília. Findings of this study could facilitate the integration of Safety Management Systems (SMS) and wildlife hazard management programs (WHMP) by airport operators and air carriers. Additionally, current findings may inform the development of national policies and standards in Brazil as well as the future integrated research and management efforts to mitigate wildlife strikes.
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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 | 0,004 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».