Measuring base-rate bias error in workplace safety investigators
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The current research explored the magnitude of professional industrial investigators’ bias to attribute cause to a person more readily than to situational factors, i.e., human error bias. Such biased opinions may relieve companies from responsibilities and liability, as well as, compromise efficacy of suggested preventative measures. Method: Professional investigators and undergraduate participants were given a summary of a workplace event and asked to allocated cause to the factors they found causal for the event. The summary was crafted to be objectively balanced in its implication of cause equally between two factors: a worker and a tire. Participants then rated their confidence and the objectivity of their judgment. We then conducted an effect size analysis which supplemented the findings from our experiment with two previously published research studies that used the same event summary. Results: Professionals exhibited a human error bias, but nevertheless believed that they were objective and confident in their conclusions. The lay control group also showed this human error bias. These data, along with previous research data, revealed that given the equivalent investigative circumstances, this bias was significantly larger with the professional investigators, with an effect size of dunb = .97, than the control group with an effect size of only dunb = .32. Conclusions: The direction and strength of the human error bias can be quantified, and is shown to be larger in professional investigators compared to the lay people.Practical Applications: Understanding the strength and direction of bias is a crucial step in mitigating the effects of the bias. The results of the current research demonstrate that mitigation strategies such as proper investigator training, a strong investigation culture and standardized techniques, are potentially promising interventions to mitigate human error bias.
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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 | 0,124 | 0,429 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».