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Enregistrement W7161813617 · doi:10.82308/40628

Legal aspects of safety management systems and human factors in air traffic control

2008· dissertation· en· W7161813617 sur OpenAlexaboutno aff
Maldonado, Michelle M., 1977-

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Law and Aviation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAir traffic controlAviationAir traffic controllerCivil aviationOrder (exchange)Government (linguistics)Air traffic managementControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The job of an air traffic controller is stressful by nature. Conditions like aircraft congestion in the skies, an outdated air traffic system and understaffing at control centers can add to the daily stresses of controllers and often cause fatigue. These conditions describe the current status of Air Traffic Services (ATS) in the United States. If left unaddressed, they could compromise safety, the primary objective of air traffic control. The purpose of this thesis is to assess the regulatory framework surrounding ATS specifically in the area of Safety Management Systems (SMS) and Human Factors and determine the course of action to be taken to improve safety in air traffic control. This thesis begins with a description of what air traffic controllers do and the issues that ATS face in the U.S. It then examines the regulatory framework of the International Civil Aviation Organization (ICAO) and the U.S. regarding ATS, specifically SMS and Human Factors. A comparison is made between the privatized air traffic system of Canada and the government owned air traffic system of the U.S. and how privatization makes a difference economically, politically and legally when implementing standards and regulations and enforcing them. Finally, suggestions are made in order to improve the legal framework of air traffic services in the U.S.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,012
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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