Controlling the competences of merchant vessel crew to prevent damages : a shipowner prerogative
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
La complexité de la conduite du navire marchand impose aux opérateurs d’avoir de nombreuses connaissances dans différents domaines. La standardisation de la formation maritime au niveau international par la convention STCW est un élément qui participe à garantir de leur capacité à conduire l’expédition maritime. Mais il n’est pas suffisant. L’armateur est l’acteur clé dans ce domaine. Son investissement dans le maintien et le développement des connaissances techniques, dans l’encadrement de l’exploitation du navire et dans la mise en place d’une stratégie de gestion des facteurs humains adaptée, est déterminant pour maîtriser les compétences de son personnel navigant et prévenir les dommages qui résulteront de leurs erreurs. Il est très intéressant de constater que le droit maritime tient compte de cet investissement pour déterminer le régime de responsabilité civile auquel l’armateur sera soumis lorsqu’il devra répondre des actes dommageables de ses préposés. Son implication dans la mise en place de stratégies de gestion humaine adaptées lui permettra d’accéder à de larges aménagements ou exonérations de responsabilité. Le régime très protecteur dont il bénéficie sera en revanche progressivement levé, en fonction des manquements personnels retenus à son encontre. Le droit maritime participe donc, d’une certaine manière, à responsabiliser les armateurs. La réalité est en fait plus nuancée car les difficultés pour lever ce régime spécifique sont nombreuses. Les protections qui lui sont accordées pourront alors apparaître comme un facteur démobilisant dans l’objectif de maîtriser l’élément humain, pourtant essentiel pour la sécurité maritime
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.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 découle