Gestão de crises a bordo: uma revisão de literatura sobre protocolos de segurança e desescalonamento de conflitos na aviação comercial
Notice bibliographique
Résumé
Este artigo apresenta uma revisão de literatura sobre gestão de crises a bordo na aviação comercial, com foco em protocolos de segurança e estratégias de desescalonamento de conflitos. Realizou-se uma revisão narrativa (2014–ago/2025), com buscas em bases acadêmicas (Scopus, Web of Science, ScienceDirect, Taylor & Francis) e repositórios regulatórios/institucionais (ICAO/OACI, EASA, FAA, IATA). Incluíram-se normas, manuais e guias oficiais, além de estudos empíricos revisados por pares sobre comportamento disruptivo, treinamento de tripulantes e coordenação interagências. Os achados indicam convergência em um arcabouço normativo formado pelo Anexo 6 e pelos manuais Doc 10002 (treinamento por competências) e Doc 10117 (aspectos legais), reforçado pelo Protocolo de Montreal 2014; em nível operacional, destacam-se o ORO.CC.140 (EASA) e a AC 120-51E (FAA) para CRM/TEM. Há consenso sobre respostas graduais e proporcionais, priorizando prevenção (campanhas, serviço responsável de álcool, triagem comportamental) e desescalonamento verbal; a contenção física permanece como último recurso. Diretrizes AIRPOL/ACI-Europe estruturam a ponte aeronave–aeroporto–polícia no pós-evento. Evidências pós-2020 mostram picos de incidentes associados a fatores contextuais e sustentam políticas de tolerância zero combinadas a treinamento realista e governança por dados no SMS. Persistem lacunas quanto à padronização de taxonomias/métricas e à avaliação controlada da efetividade de técnicas específicas de desescalonamento. Conclui-se que a eficácia depende de um sistema integrado que una pessoas, processos e dados para prevenir, responder com proporcionalidade e aprender continuamente.
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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 | 0,024 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,027 |
| Communication savante | 0,020 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».