A Systematic Review of The Implementation of Pointing and Calling and Risk-Triggered Commentary in The Railway Industry
Notice bibliographique
Résumé
Safety is fundamental in the railway industry. Human factors play an important role in train operations. Human error among railway operators has the potential to result in fatal accidents. This study aims to synthesize and critically review the available literature on human error prevention through a human-centered approach in the railway industry. Common error prevention methods applied by railway operators are pointing-and-calling (PAC) and risk-triggered commentary (RTC). This research adopted the PRISMA 2000 guideline. The literature search in Google Scholar and the Scopus database yielded 470 records; however, only 10 met the inclusion and exclusion criteria. Findings from this systematic review indicate that there are two main differences between PAC and RTC, namely the sensory component involved in error prevention and the concept of implementation. In PAC, there is a combination of the operator's brain, eyes, hands, mouth, and ears, which enhances situational awareness, strengthens memory, improves concentration, speeds up attention focus, and improves operator response. The implementation of PAC has been shown to reduce subway door opening errors in Toronto by 53% and signal violations in San Diego by 38%. In contrast, the application of RTC combines visual and auditory sensory elements to enhance the operator’s awareness of safety-related hazards.Telaah Sistematis Penerapan Tunjuk Sebut dan Risk-Triggered Commentary pada Industri PerkeretaapianKeselamatan adalah hal yang fundamental pada industri perkeretaapian. Faktor manusia berperan penting pada operasi kereta api. Human error pada operator perkeretaapian berpotensi menimbulkan kecelakaan fatal. Penelitian ini bertujuan untuk mensintesis dan mengulas secara kritis literatur yang tersedia terkait pencegahan human error dengan pendekatan manusia pada industri perkeretaapian. Metode pencegahan error yang umum diterapkan oleh operator perkeretaapian adalah tunjuk sebut dan risk-triggered commentary (RTC). Penelitian ini mengacu pedoman PRISMA 2000. Pencarian literatur pada database Google Scholar dan Scopus menghasilkan 470 catatan; namun, hanya 10 yang memenuhi kriteria inklusi dan eksklusi. Temuan dari telaah sistematis adalah terdapat dua perbedaan utama antara tunjuk sebut dan RTC, yaitu komponen sensorik yang terlibat dalam pencegahan error dan konsep pelaksanaannya. Pada tunjuk sebut, terdapat kombinasi antara otak, mata, tangan, mulut dan telinga operator sehingga dapat meningkatkan kesadaran situasional, memperkuat memori, meningkatkan konsentrasi, mempercepat fokus perhatian dan meningkatkan respon operator. Praktik tunjuk sebut terbukti menurunkan kesalahan buka pintu kereta bawah tanah di Toronto sebesar 53% dan pelanggaran sinyal di San Diago sebesar 38%. Berbeda dengan penerapan RTC mengkombinasikan elemen sensorik visual dan pendengaran sehingga meningkatkan kesadaran operator terhadap bahaya terkait keselamatan
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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 | 0,018 | 0,095 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».