HOW SAFE IS SAFE? A CANADIAN AIR CARRIERS (CAC) SAFETY BEHAVIOR INVESTIGATION
Notice bibliographique
Résumé
The importance of safety within an organization is determined by the implementation of a Safety Management System (SMS), organizational culture, management commitment and behaviour, the activity of staff themselves, and to what degree safety reporting is upheld (Cohen, Wiegmann and Shappell, 2015). Canada was the first country globally to implement regulation mandating a Safety Management System (SMS) program. Many Canadian air carriers (CAC) proudly announce safety as a top priority, which is achieved through their SMS program. Amidst aviation’s verbal safety saturation, safety is often communicated as the top priority within the industry; however, are the public declarations consistent with CAC practices? This paper investigates whether safety behaviour within CAC is aligned to the objectives of the SMS. In-depth interviews with seven senior safety experts were conducted to identify areas of improvement and a survey with 164 respondents. This research found that there are many areas of improvement of the safety performance of CAC. Factors, which affect safety reporting behaviour and the priority of safety, include management’s support of a safety culture, job function, and the number of air carriers an individual has worked for. This research also suggests that a job function that was created to instil public confidence is more likely to deviate from safety procedures and less likely to report. A template for safety success, which influences organizational culture resulting in economic viability output, is proposed and recommendations for safety culture enforcement by the regulators.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».