Flight Experience, Risk Taking, and Hazardous Attitudes in Glider Instructors (Experience de vol, Prise de Risque et Attitudes Dangereuses des Instructeurs de vol sur Planeur)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract : Crew members' hazardous attitudes (including invulnerability to stressors) have been identified as possible contributing factors to many aviation accidents, and a great deal of research in this area thus far has been directed toward developing effective training programs to modify them to reflect realistic and positive attitudes towards flight safety. Yet little research has explored the role of flight experience and risk−taking attitudes in explaining hazardous attitudes, especially outside the context of general aviation. The current work extends existing research by examining the hazardous attitudes of glider instructors. It also investigates the role played by flight experience and risk−taking attitudes in predicting the instructors? hazardous attitudes, considering both the linear and curvilinear relationships between flight experience and hazardous attitudes. These cross−sectional data, originating from 144 current and past glider instructors from five Regional Gliding Centres across Canada, provided partial support for the hypotheses. Of note were the significant quadratic components of the overall main effect of flight experience on hazardous attitudes. As well, greater risk−taking attitudes were significantly related to greater negative attitudes toward human factors, as was a basic knowledge of human factors. I summarize the findings and present limitations of the study as well as suggestions for future research.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».