Assessing the Accident Severity Level of Passenger Vessels in Indonesia Using Bayesian Network Model
Notice bibliographique
Résumé
The growing demand for passenger vessels has been paralleled by increased accidents, resulting in significant economic, human, and environmental losses.Accidents on passenger ships often stem from complex factors, including technical, operational, and human elements.Therefore, a detailed analysis is essential for understanding these factors and improving safety management.While various traditional risk analysis methods exist, the Bayesian Network (BN) offers unique advantages in modelling the probabilistic relationships between risk factors and accident outcomes.This study aims to analyse the accident severity level of passenger vessels in Indonesia by employing a Tree Augmented Na ve Bayesian Network (TAN-BN) to assess 46 passenger ship accidents in Indonesia using 17 identified Risk Influencing Factors (RIFs) focused on ship internal factors.Sensitivity analysis using mutual information and True Risk Influence (TRI) methods identified "Ship Operation" and "Accident Type" as the most significant RIFs, where the ship during passage is the most severe ship operation, and the ship sinking accident is the most catastrophic accident type.Scenario analysis revealed that very serious accidents often occur in transit, with human factors, particularly violation errors, playing a critical role.This study can leverage the decision-making process for stakeholders to reduce the severity of accidents in passenger vessels.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».