Change-Oriented Risk Management in Civil Aviation Operation: A Case Study in China Air Navigation Service Provider
Notice bibliographique
Résumé
Change-oriented risk management is the key content of civil aviation safety management. Hazard identification is considered as one of the most difficult and flexible parts. To address the risk management due to changes introduced in existing systems, in this paper, a system change-oriented hazard identification (SCOHI) model is firstly proposed. The SCOHI model identifies hazards by integrating “5M” (mission-man-machine-management-medium), and hazard and operability (HAZOP) techniques specify changes in a system and the associated impacts on the surrounding environment. Compared with the traditional brainstorm process, the SCOHI model provides an explicit way for hazard identification in a dynamic environment. Then, taking an air navigation service provider (ANSP) in Northwest China as an example, a case study of system changes from nonradar control operations to radar control operations is analyzed. The effectiveness and applicability of the SCOHI model are tested with a risk assessment. The results from the preliminary evaluation show that the four key system change-oriented hazards are air traffic control (ATC) skills, staff capacity, control procedures, and airspace structure. In addition, the “Man” category accounts for around 55% of the total risk, ranking number 1, followed by “Management,” “Medium,” and “Machine” categories. Finally, a sound risk control strategy is provided to the ANSP to help in controlling the risk and maintaining an acceptable level of safety during system changes.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».