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Enregistrement W624908548 · doi:10.4324/9781315247182

People and Rail Systems: Human Factors at the Heart of the Railway

2007· book· en· W624908548 sur OpenAlexaboutno aff
John R. Wilson, Beverley Norris, Ann Mills

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHuman-Automation Interaction and Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBattleEngineeringTrainHistoryArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contents: Part I Introduction: Introduction, John R. Wilson, Ann Mills, Theresa Clarke and Beverley Norris Real prediction for real performance, Neville Moray. Part II Passengers and Public: Wayfinding, accessibility, inclusive design and passenger information systems: 'Euston station and beyond', Matt Pattison, John R. Wilson and Theresa Clarke Improving the content and placement of anti-trespass signs, Nicola Forsdike, Claire Turner, Fiona Bellerby, Sue Nelson and Paul McGuire Travel information vs commercial signboards: the battle between travel and shopping, Aswina D.P. Zwaagstra. Part III Driver Performance and Workload: Assessing the impact of increased numbers of CCTV images on driver only operation of a train, M. Wood, M. Freer, E. Grimes and N. Brook-Carter Understanding driver route knowledge, R. Luther, H. Livingstone, T. Gipson and E. Grimes Robot trains: results of focus groups with remote control operators in the United States and Canada, Stephen Reinach. Part IV Driving and Cognition: Cognitive workload of train drivers, Ilse Gillis Train drivers and fatal accidents on the rails: psychological aspects and safety, Valdimar Briem, Sonia de Lima and Camilla Siotis The cognitive tasks of the driver: the approach and passage through diverging junctions, Amanda C. Elliott, Sarah D. Garner and Elaine Grimes A train driving simulator experiment to investigate driver fault diagnosis, W.H. Gibson, M.W. Halliday, L. Sutton, J. Shelton and M. Bond. Part V Train Cab and Interfaces: Simulation and Design: An ergonomics methodology for retrofitting equipment in train cabs, Katie Buchanan, Gary Davis and Richard Roels The Waterfall train accident: implications and lessons learnt, Andrew S. McIntosh and Graham Edkins Determining user requirements for a human factors research train driver simulator, Thomas K. Yates, Sarah C. Sharples, Ged Morrisroe and Theresa Clarke A facility for testing ERTMS/ETCS conformity and human factors, Klaus P. Jaschke, Katrin Hartwig, Michael Meyer zu HA rste and Karsten Lemmer Cardboard to computers: an evolution of design visualisation, Karen Wright. Part VI Routes, Signage, Signals and Drivability: Early route drivability assessment in support of railway investment, W. Ian Hamilton, Emma Lowe and Charlotte Hill Development of a route assessment checklist tool for train operators, Mark Newman, Claire Turner, Ann Mills and John Peters Informing signage positioning rules through a human factors assessment of signal/sign co-location, Charlotte Hill, Harry Blanchard and Mike Carey. Part VII Signalling and Control of the Railway: Mental workload assessment and the development of the operational demand evaluation checklist (ODEC) for signallers, Laura Pickup and John Wilson Supervision in signal boxes, Stuart Dickinson and Emma Lowe Prediction of signaller workload, Toby Garner, Mark Newman, Chris Lowe and W. Ian Hamilton Collecting human factors attitudes and opinions from signallers: development and use of REQUEST (the railway ergonomics questionnaire), Brendan Ryan, John R. Wilson, Sarah Sharples and Eleanor Marshall Ergonomics assessment of lever operation in mechanical signalling, R.J. Muffett From the horse's mouth: the contribution of subject matter experts (SMEs) to study of rail work systems, Gemma Cox, Trudi Farrington-Darby and Richard Bye Work analysis and distributed cognition representation of integrated rail operations, R. Bye, T. Farrington-Darby, G. Cox, G.R.J. Hockey, J.R. Wilson and T. Clarke. Part VIII Planning for the Railway: Planning, reasoning and patterns of inferences: an empirical study into the reasoning of staff planners in the Netherlands Railways, Rene Jorna and Derk Jan Kiewiet Implementation of a test system for evaluation of new concepts in rail traffic planning and control, Bengt Sandblad, Arne W. Andersson, Arvid Kauppi and Johan WikstrA m Task oriented support for train shunting planning, Wout Van Wezel. Part IX Engineering Work and Maintenance: Understanding the underlying causes of procedures violations and developing effective preventative strategies, David Embrey Human factors in the management of engineering possessions: the roles of the engineering supervisor and PICOP, Brendan Ryan, John R. Wilson, Alex Schock, Emma Lowe and Fiona Kenvyn Human factors integration for the computerised track access control system, Chris Lowe, Dan Lock, Barnaby Annan, Paul Thompson and Paul Raistrick. Part X Level Crossings: The impact of aggressive driving on the design of level crossing safety measures, Andrej Godec and Zdravko ToA! Human factors issues at level crossings: a reference tool for inspectors, Hayley Dixon, Andy Baker, and Claire Dickinson Human factors in the upgrading of railway control equipment, John Wood, Mark Brunt, Claire Fix, Andy Harding and Theresa Clarke The effect of a level crossing upgrade on signaller workload and staffing requirements: a case study, Amanda J. Widdowson. Part XI Accidents and Safety: Maximisin

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,002

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,306 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations29
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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