Aviation Resource Management: Volume 2 - Proceedings of the Fourth Australian Aviation Psychology Symposium
Notice bibliographique
Résumé
Contents: Selection: Job requirements of airline pilots: results of a job analysis, Peter Maschke, Klaus-Martin Goeters and Andrea Klamm Pilot selection: getting more bang for the buck, Eugene Burke, Alan Kitching and Colin Valsler The DMT down under: an Australian validation of the defence mechanism test, Andrew R. Lowe A personality test for aircrew selection: goats or sheep?, Martyn Roast, Helen Muir and John Harris Pilot selection procedures: a case for individual differences in applicant groups, Melissa M. Monfries and Phillip J. Moore Alternative approaches to gathering information in air traffic control selection research, Greg Hannan Selecting and training air traffic controllers ab initio: validation of a 1990s selection-testing program, Richard E. Hicks and Brian Keech. Training: The foundations of crew resource management should be laid during ab initio flight training, Steven J. Thatcher A new way to deliver an old message, Barrie Hocking Evaluating student pilotsa (TM) proficiency, Thomas Bluhm Learning by example: results from a global Internet study, David O'a (TM)are and Richard Batt Motivation and expectations in pilots and instructors regarding recurrent pilot training, Jens Rolfsen and Grete Myhre Structural knowledge concepts in airline pilots, Simon Henderson and Joey M. Anca GPS training for general aviation VFR pilots: to regulate or educate?, Ross St. George and Michael Nendick Future airline training: what has been learned from pilots and instructors?, Henry R. Lehrer, Phillip J. Moore, Ross A. Telfer and Aimee Freeman Stress in training transfer: cognitive interference, Heather J. Irvine and H. Peter Pfister The impact of executive control on trainee commercial pilotsa (TM) strategic flexibility, Susan L. Cockle and Phillip J. Moore Does facilitated group work and independent study in undergraduate pilot education improve learning and foster team skills?, Steven J. Thatcher Atmospheric science, air safety and essential weather briefing in student pilot training, Skye Hunter, Martin Babakhan and H. Peter Pfister. Human Factors: Benefits and future applications of 3D primary flight displays, Eddie L. Flohr Human factors issues in perspective display design, Neelam Naikar Evaluation of workload during a diversion using GPS and VOR, Benjamin Jobson and Michael Nendick The investigation of cognition in NVG helicopter operations, Peter F. Renshaw Musculoskeletal pain in S-70A-9 aircrew: a survey approach, David A. Foran and Anna M. Zalevski Active noise reduction in a helicopter environment, Anthony J. Saliba and Robert B. King. Air Traffic Control: Just another typical pilot error, Bert Ruitenberg Transition to the future: displaying flight progress data in air traffic control, Carol A. Manning Development of team resource management in European air traffic control, Manfred Barberino and Anne Isaac Air traffic control resource management for new automation: workload and workgroups, Lisa Duff, Michael Nendick and H. Peter Pfister Air traffic control in a screen-based non-radar environment: a preliminary evaluation of human factors in TAAATS, Greg Hannan, Phillip J. Moore, Claire Marrison, Geoffrey C. Ross and Ross A. Telfer A new approach to mental workload measurement in air traffic control, Charmaine E.J. HArtel, Andrew F. Neal, Graeme S. Halford and GA nter F. HArtel Developing measures of situation awareness, task performance and contextual performance in ATC, Andrew F. Neal, Mark A. Griffin, Jan Paterson and Prashant Bordia The human-machine interface in air traffic control: task analysis of existing ATC, Hiroki Sato and David Rackham Making the link between human factors and organizational learning, Christine Owen. Maintenance: Maintenance engineering training needs of the Pacific Islands commercial aviation industry, Michael J. Terim and H. Peter Pfister Maintenance human factors: learning from errors to improve systems, Alan Hobbs. Situational Awareness: Situational awareness or metacognition?, Graham Beaumont Individual differences in situational awareness and training for complex tasks, David O'Hare and Kerry O' Brien Decision-making under time constraints, Mark Wiggins and P. Anderson. Developmental Workshops Reports: Air traffic control developmental workshop report, Bert Ruitenberg, Anne Isaac, Carol Manning and John Guselli Aircraft maintenance developmental workshop report, Nick McDonald, Alan Hobbs and Michelle Robertson Situation awareness developmental workshop report, Simon Henderson, Mica Endsley and Brent Hayward.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,085 | 0,019 |
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 ».