Fatigue as a latent risk factor in maritime safety systems: A systematic review and implications for reliability analysis
Notice bibliographique
Résumé
• A PRISMA-based review found only 5.6 % of reports cited fatigue as a causal factor. • Fatigue is underreported in marine accident data despite regulatory attention. • Investigation reports often lack rest logs, ergonomic data, or FRMS evidence. • Fatigue risks stem from systemic conditions, not isolated individual failures. Fatigue is a well-recognised contributor to human error in maritime operations, yet its presence is consistently underreported in official accident investigations. This omission is more than a statistical shortfall; it constitutes a latent hazard within the investigative process, distorting human reliability models and weakening maritime risk assessments. Despite guidance from the International Maritime Organization, many investigations fail to recognise or substantiate fatigue, undermining the accuracy of causal analysis. This study systematically reviewed 1011 marine casualty reports published between 2017 and 2025 by the European Maritime Casualty Information Platform, the United States National Transportation Safety Board, the Australian Transport Safety Bureau and the Transportation Safety Board of Canada. Using the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines, the review evaluated whether fatigue was identified, documented, and supported with empirical evidence. Fatigue was cited in only 29 cases (5.6 %), well below prevalence rates reported in prior research. Common investigative gaps included incomplete rest-hour records, lack of ergonomic and environmental data, and absence of Fatigue Risk Management System integration. By evidencing fatigue underreporting as a systemic blind spot, this study underscores the urgent need for standardised fatigue metrics, mandatory investigative protocols, and alignment of Safety Management Systems with empirical human factors evidence.
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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 | 0,076 | 0,280 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».