General Recommendations on Fatigue Risk Management for the Canadian Forces
Notice bibliographique
Résumé
Abstract : A recent Advisory Publication (ADV PUB Number ASMG 6000, 7 Jan 2010) on Fatigue Countermeasures in Sustained and Continuous Operations recommended that all Air and Space Interoperability Council (ASIC) nations should have national policies regarding fatigue management. Currently, there is no existing doctrine and training program for fatigue risk management available in the Canadian forces (CF). The focus of this document is on the management of sleep hygiene and circadian entrainment, rather than physical, muscle fatigue, or fatigue at the cellular level. Recommendations for fatigue management are based on best practices derived from the latest scientific findings and the collation of appropriate common policies from other military forces that will enable aircrew to perform at their best. It includes a series of summaries that address what is and what is not known regarding the efficacy, implementation and limitation associated with fatigue countermeasures commonly employed. A stratified approach is adopted to ensure that promotion of sleep is the first priority under routine fatigue management, followed by generally approved pharmacological intervention. Employment of those prescription medications permitted by CF policies will be suggested only as a last resort. This document is written primarily for the Air Force; however, the general recommendations to fatigue risk management also apply to the Navy and the Army as they, too, experience sleep loss due to changing time zones and changing operational schedules. The intended key users for these recommendations include commanders, unit trainers, mission planners, medical officers, unit safety officers, and all personnel who support operations. They are well advised to familiarize themselves with the causes of fatigue and the various options in fatigue risk management. This guide is considered to be a living document. The material will be updated as new technological information and empirical scientific data emerge
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,004 | 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».