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Enregistrement W612706736 · doi:10.17226/22658

Legal Issues Related to Developing Safety Management Systems and Safety Risk Management at U.S. Airports

2013· book· en· W612706736 sur OpenAlexaboutno aff
David Y. Bannard

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Board eBooks · 2013
Typebook
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRisk managementBusinessSafety management systemsRisk analysis (engineering)Management systemEngineeringOperations managementFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,705
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,003

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.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,366 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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