Human factors in the field: a field study of accident investigation at the transportation safety board of Canada
Notice bibliographique
Résumé
The goals of this research are twofold. First in the sense of direct applicability to investigative bodies, the goal is to identify the cognitive strategies used by accident investigators to uncover human factors issues and to actively manage accident information. This information is pertinent to training and job aid design. Second, in an academic sense, the goal is to identify and conceptualize the factors affecting information management in a complex work environment. The field study is based on grounded theory and involved participant observation carried out over a three and a half year period, in addition to the documentary review of investigation records. Three major classes of strategies employed by accident investigators to manage information were revealed; information minimising, information creation, and information balancing. The field study also identified a number of constraints affecting the use and flow of information during the investigation process. Methods used in this study are demonstrated as useful tools for researchers examining cognitive activities, analyzing patterns of behaviour, and the management of information between the various interacting players in a complex, real world, work system. Results of the field study lead to the development of a conceptual model of information management called “the funnels of investigation and the investigation trajectory”. The model captures three levels of constraints imposed on information. Information is constrained: (a) by the organization, (b) by contextual factors and investigator perspective, and (c) through the control of information by accident investigators as they employ information management strategies and causal interpretations to the information. The proposed model of information management provides a framework to help direct future research in this area. The conceptual model proposed highlights the times during the investigation process when information is constrained, and suggests where efforts can be placed to reduce those constraints. The information management strategies identified, particularly those that create information, can assist in broadening the information observable by accident investigators. A number of prescriptive recommendations are made to improve investigator training. These findings should be of use to those developing training programs or support tools for practitioners.
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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 | 0,008 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».