A Delphi study to formalize domain knowledge on maritime collision avoidance and to inform training
Notice bibliographique
Résumé
Maintaining effective situation awareness (SA) is a key facet that experienced Officers of the Watch (OOWs) build to practice safe collision avoidance and sound Bridge Resource Management (BRM). Novice OOWs lack the experience to efficiently use sources of information on the bridge to build and maintain SA. This research takes a human centred approach though a Delphi study to answer the following question: Can consensus be reached between domain experts to create a training tool to increase SA for collision avoidance amongst new watchkeeping officers? The study is grounded in Endsley’s model of SA and the Collision Regulations (COLREGs). A mixed methods approach is used and includes a series of surveys administered through Qualtrics to elicit opinions from experienced seafarers as they relate to collision avoidance, SA information requirements, sources of information from bridge equipment, and BRM. The goal was to create a generalizable sequence, in the form of a flowchart, for efficiently collecting information, supported by consensus and validation from the experts. Through this research, consensus was achieved to create a flowchart for collision avoidance information gathering. This flowchart was further validated through semi-structured interviews with subject matter experts. The outcome of this research may impact the training and operational sectors of the maritime industry by informing formal instruction and on-the-job training and evaluation.
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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 | 0,042 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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.
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 ».