Reduction of Normalization of Deviation (NoD) Using a Socio-Technical Systems Approach
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
Normalization of deviation (NoD), also known as normalization of deviance, is the process in which deviations from correct or proper decisions, behaviors, or conditions important for safety insidiously become the accepted norm over time. NoD is a common, risky, yet elusive issue causing or contributing to numerous accidents in multiple industries. Effective reduction of NoD is therefore a major opportunity. Approximately 10 years ago, Boeing developed a general systemic model of NoD based on a socio-technical systems approach. It is a representation of how multiple internal and external factors inherent to socio-technical systems interact in a dynamic fashion leading to NoD. It holistically captures the essence and complexity of the problem. The model has been shared across Boeing and with three customer airlines of Boeing. Specific systemic models of NoD associated with specific problems were developed based on the general systemic model. Subsequently, NoD awareness training, methods, tools, processes, and solutions based on those models have been developed. They were provided and/or used to improve workplace safety at Boeing and aviation safety at one of the three airlines. All the efforts have resulted in unprecedented insights, and some have seen significant reduction of NoD, NoD-related incidents, and NoD-related safety risks.
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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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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