The Analysis of Controlled Flight Into Terrain Incidents From Flight Crew Perspective Using Named Entity Recognition and Bayesian Networks
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
Controlled flight into terrain (CFIT) can result in significant aircraft damage and human casualties. Analyzing incident factors and their evolutionary relationships in aviation safety reports helps explore the inherent mechanisms of CFIT, thereby potentially reducing their occurrence. This study proposes a methodology combining named entity recognition (NER) and Bayesian network (BN) to address the challenges of efficiently extracting incident factors from textual reports from the crew’s perspective and analyzing the overall evolution process of CFIT incidents to better prevent accidents. First, this study collected 354 CFIT incident reports in the Aviation Safety Reporting System (ASRS) for the period November 2021 to August 2023. Second, important concepts from Threat and Error Management (TEM) were referenced to determine principles for extracting factor types and their evolutionary relationships. Third, NER was applied using the BERT–BiLSTM–MHA–CRF model to extract incident factors, followed by model comparison. Experimental results demonstrated good performance with precision, recall, and F 1 score of 0.97, 0.90, and 0.90, respectively. Last, BN was then employed to analyze the CFIT evolution process. Results indicate that if factors such as Terrain (0.04) and Unfamiliarity/Inexperience (0.036) are present, CFIT risk will increase. Conversely, if protective factors such as Perfect Weather/Great Visibility (0.397) and Perform the Escape Maneuver (0.341) are present, CFIT risk will decrease. The analysis reveals that Airline Operational Pressure, Fatigue (57%), Lack of Situational Awareness (21%), Automation Errors (45%), Aircraft Handling Deviations (34%), Aviation System–Based Countermeasures (72%), Perform the Escape Maneuver (75%), and Make a Stabilized Approach (89%) form the highest probability evolution pathway for CFIT incidents. This study concludes that reducing these identified risk factors and increasing protective factors can contribute to reducing CFIT accidents.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 découle