A systematic review of cognitive and social factors in vessel traffic services operations
Notice bibliographique
Résumé
Vessel traffic service (VTS) plays a key role in the safety of maritime navigation by organising the sea traffic, ensuring regulatory compliance, promoting information exchange and early detection of navigational hazards and assisting in collision avoidance. The cognitive and social factors influencing the performance of VTS operators require important considerations in this regard. Current developments in the maritime industry and changing operational profiles present novel challenges for VTS operators. This study aims to present the empirical findings related to the applied cognitive and social factors pertaining to VTS operations for the past two decades. A systematic literature review was conducted with a Boolean search strategy across six major databases. The literature associated with empirical investigations was extracted as per the PRISMA guidelines. The study identified 19 articles that satisfied the pre-determined inclusion criteria. A qualitative synthesis of the identified literature was performed, aggregating the findings into various sub-groups based on thematic areas and contexts. The obtained results revealed fatigue and mental workload as the most frequently examined factors, while factors such as decision-making, communication, coordination and perception also influenced the VTS operator’s performance. The findings shed light on the current state of the art for research and practical applications related to cognitive and social factors influencing VTS operator performance and their impact on maritime safety. The result also identified gaps in the literature where further research is warranted, particularly related to emerging trends of automation and digitalisation in the maritime industry.
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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 | 0,006 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».