Survival from Canadian Seaplane Water Accidents: 1995 to 2019
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Each year in Canada, there are a number of pilots and passengers who die in seaplane water accidents. A study examining the human factors and fatality rates associated with these accidents was conducted. METHODS: Seaplane water accident investigations by the Transportation Safety Board of Canada (TSB) between 1995 and 2019 were reviewed. RESULTS: There were 487 accidents involving 1144 occupants (487 pilots, 657 passengers). There were less than 15 s warning in 86% of cases. There were 60 pilots and 88 passengers who dieda survival rate of 87%. Drowning, trapped within the cabin was the principal cause of death (54%). Loss of control on landing, wheels down landings, and other landing problems (49%) were the principal causes of the accidents and 77% of the fatalities occurred in this group. These arose because the pilot(s) misjudged wind, waves, and glassy water. Over 50% of seaplanes inverted and 10% floated briefly then sank, resulting in the highest percentage of fatalities. Wearing the seat harness incorrectly, injury, in-rushing water, and inability to locate and operate exit mechanisms (including rescuers inability to open the exits external to the fuselage) all contributed to the fatalities. Life jackets would have been of benefit in several cases. Of the accidents, 57% were private flights. CONCLUSIONS: Passengers require a thorough preflight briefing, life jackets should be worn by all pilots and passengers, and private and commercial pilots should receive Underwater Egress Training. MacDonald C, Brooks C, McGowan R. Survival from Canadian seaplane water accidents: 1995 to 2019 . Aerosp Med Hum Perform. 2021; 92(10):798-805 .
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 découle