Notice bibliographique
Résumé
This paper begins with a review of significant laser pointer news since ILSC 2017. These include new laws in the U.K., Canada and Switzerland; an MIT-developed laser pointer detection system, the SAE-published ARP6378 with pilot mitigation recommendations, a review of 111 laser pointer eye injuries worldwide, the status of FDA’s 2016 proposal to allow only red laser pointers, and the new LaserIncidents.com website that lists known databases that compile laser incidents and accidents. The paper then looks at methods for reducing the number and severity of laser pointer incidents. For example, Australia and New Zealand have laws severely restricting ownership of laser pointers over 1 mW. In Australia, aircraft illumination incidents increased significantly after the 2008 ban and currently are roughly equal to U.S. incidents on a per capita basis. In New Zealand, aircraft incidents increased after a ban went into effect in 2014. The ARP6378 document cites pilots as the last line of defense. Pilot education, training and protective eyewear/windscreens are discussed in the document. Changes in labeling are suggested. The usefulness of prosecuting laser offenders is discussed. A summary is given of a Jan. 2019 symposium in Tokyo, seeking new laws and ideas for reducing aircraft incidents, consumer eye injuries, and injuries from laser cosmetic devices. Finally, suggested directions for future research are given.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,005 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».