Systems Thinking Accident Analysis Models: A Systematic Review for Sustainable Safety Management
Notice bibliographique
Résumé
Accident models are mental models that make it possible to understand the causality of adverse events. This research was conducted based on five major objectives: (i) to systematically review the relevant literature about AcciMap, STAMP, and FRAM models and synthesize the theoretical and experimental findings, as well as the main research flows; (ii) to examine the standalone and hybrid applications for modeling the leading factors of the accident and the behavior of sociotechnical systems; (iii) to highlight the strengths and weaknesses of exploring the research opportunities; (iv) to describe the safety and accident models in terms of safety-I-II-III; and finally, to investigate the impact of the systemic models’ applications in enhancing the system’s sustainability. The systematic models can identify contributory factors, functions, and relationships in different system levels which helps to increase the awareness of systems and enhance the sustainability of safety management. Furthermore, their hybrid extensions can significantly overcome the limitations of these models and provide more reliable information. Applying the safety II and III concepts and their approaches in the system can also progress their safety levels. Finally, the ethical control of sophisticated systems suggests that further research utilizing these methodologies should be conducted to enhance system analysis and safety evaluations.
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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 | 0,033 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».