Learning from Incidents in Aircraft Maintenance and Continuing Airworthiness Management: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this systematic review is to highlight the salient elements of learning from incidents in the aircraft maintenance and continuing airworthiness management area. This involved the review of more than 1,000 publications reflecting practice in different domains. The cache was eventually distilled to 18 publications of relevance to learning from incidents. The systematic review of the literature was not intended to be exhaustive, but it was deliberately bound by the parameters of predefined search terms. A robust analysis was performed on the 18 distilled publications with the use of the NVivo software. A critical and systematic examination of this body of literature further supported the development of the five codification themes. The analysis of the literature revealed the benefits of a just culture as an enabler of reporting and learning from incidents. Moreover, it identified limitations inherent in the current body of knowledge. The most evident being a paucity of literature relevant to the featured industry segment. Some impediments to learning from incidents are also highlighted. Central to this is the prevalence of lack of effective focus and practice on satisfactory causation of events. Currently, the efforts applied across many featured domains appear to be based upon ineffective legacy linear practices. However, emerging investigative philosophies that look beyond direct cause and effect contain opportunities for practitioners to consider causation through dawning axioms. This systematic review could be used in the European aviation regulatory activities associated with improving learning from incident in aircraft maintenance and continuing airworthiness management.
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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 | 0,021 | 0,108 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».