Legal Issues Related to Developing Safety Management Systems and Safety Risk Management at U.S. Airports
Notice bibliographique
Résumé
Safety Management System (SMS) has been defined as a systematic approach to managing safety not only by proactively conducting safety assessments before there is an incident or accident, but also by having the necessary policies, procedures, organization structure, and accountabilities in place. SMS has four key elements: 1) Safety Policy, which defines the methods and tools for achieving safety goals, including management accountability for such goals; 2) Safety Risk Management (SRM), which requires a proactive approach to identifying risks, quantitatively and qualitatively categorizing risks, and establishing mitigation for identified risks; 3) Safety Assurance, which includes a method for establishing processes to monitor an organization’s performance in identifying risks and establishing preventive or corrective actions to maintain safety; and 4) Safety Promotion, which involves the establishment of procedures and processes that change the safety culture and environment, including the establishment of confidential reporting systems, to encourage employee reporting and feedback as well as employee training. The identification of risks and the creation of such records could increase airports’ liability as entities subject to their individual state sunshine laws. The result could be less data obtained as confidentiality of data is crucial to those reporting information. Since SMS has been in effect at airports around the world, experiences from Europe, Canada, and Australia are discussed. SMS has been implemented in other industries in the United States, including the maritime, oil, and gas industries, as well as in the area of patient safety. These are examined in the context of U.S. airport implementation. While this digest does not evaluate the FAA’s Notice of Proposed Rulemaking, it does provide an evaluation of SMS and the issues that airport operators must consider and address when establishing SMS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».