Modeling complex socio‐technical systems using the FRAM: A literature review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This is a review paper of studies that have employed the functional resonance analysis method (FRAM). FRAM is a relatively new systemic method for modeling and analyzing complex socio‐technical systems. This review aims to address the following research questions: (a) Why is FRAM used? (b) To what domains has FRAM been applied? (c) What are the appropriate data collection approaches in practice? (d) What are the deficiencies of FRAM? A review of 52 FRAM‐related studies published between 2010 and 2020 revealed that FRAM‐based models can be used as a basis for improving safety management, accident/incident investigation, hazard identification/risk management, and complexity management in complex socio‐technical systems. The outcomes also showed that healthcare was the most common domain that employed FRAM (31% of the investigated studies). The results of exploring data collection methods indicated a mixed method (interview, focus group, observation) was employed in 52% of the analyzed studies, and the accident investigation report was the most popular approach in aviation‐related studies. An investigation of the deficiencies of the FRAM showed that it should be upgraded by exploiting supplementary methods to enhance its analytical and computational capacity to help risk analysts and safety managers in complex socio‐technical systems.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».