Using the functional resonance analysis method (FRAM) to model and analyze lifeboat training in a simulator
Notice bibliographique
Résumé
Lifeboat operation is a complex procedure in which safety and rescue are of utmost importance. Training coxswain to perform these operations and acquiring sufficient skills and competencies to face unforeseen risks in harsh weather conditions is challenging. However, lifeboat simulators facilitate the training by removing the risk of training in real environments and improving training courses and trainees' skills. In this study, a Functional Resonance Analysis Method (FRAM) model for launching a lifeboat and on-water tasks was created based on the approved lifeboat training course materials, rubric grading, and lifeboat course scenarios. Two scenarios were used to identify some essential functions in a lifeboat operation. Launch a lifeboat, get away from the platform and drive to a safe zone, pick up Person In Waters (PIWs), recover people from the life raft, tow a life raft, stop by a vessel and transfer the PIW are some tasks covered in this FRAM model. The model was tested with the simulator to identify variabilities in terms of accuracy and time. Five volunteers were asked to perform these scenarios. FRAM signatures of different performances were created to visualize various ways of doing an operation. Successful and unsuccessful operations were monitored using the FRAM, and key elements to having successful and unsuccessful outcomes were determined. Identifying functions and their variations helped to discover where and how trainees act differently in the lifeboat operation. The results of building the FRAM model showed that four categories of functions contributed to lifeboat operation, including action, assessment, decision-making, and skill. The comprehensive model presented in this study enables the researcher to better understand lifeboat operations and helps identify the variations that can affect an operation. Effective processes and key features to diagnose acceptable vs. unacceptable performance extracted by FRAM can be considered a perfect source of observational learning to inform trainees. The FRAM approach used in this study can be employed to determine work practices that are more or less effective, allowing for the adaptation of processes and techniques to steer lifeboat training in the direction of routes that would provide better results.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».