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Enregistrement W7161951667 · doi:10.82308/11704

Implementing safety management systems in aviation: The legal impact on Canadian commercial air carriers

2015· dissertation· en· W7161951667 sur OpenAlexaboutno aff
René David-Cooper

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Law and Aviation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommercial aviationPublic managementAviation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

À la lumière de plusieurs accidents majeurs survenus dans le domaine de l’aviation à la fin du 20ème siècle, l'intérêt du Canada dans la protection de la sécurité du public s’est déplacé vers l'analyse des facteurs organisationnels pour prévenir la répétition de tels incidents tragiques. Avec l'avènement récent des Systèmes de Gestion de la Sécurité (SGS) apportés par l'Organisation de l'aviation civile internationale (OACI), les compagnies aériennes enregistrées au Canada sont maintenant tenues par la loi de gérer et d’évaluer l’impact de leurs décisions d’affaires sur le niveau de sécurité de leurs opérations. En premier lieu, ce mémoire évaluera objectivement les théories de gestion de la sécurité et analysera le cadre légal imposé aux transporteurs aériens opérant sous le nouveau régime des SGS. Les chapitres suivants adopteront une analyse critique des difficultés juridiques et pratiques rencontrées par les exploitants canadiens au cours de la transition vers les SGS. Ces chapitres examineront également les défis juridiques encourus pour protéger la confidentialité de l’information provenant des SGS et empêcher leur divulgation dans le domaine public, voir même leur utilisation dans le cadre de procédures civiles contre un exploitant. Ce mémoire abordera une discussion avancée sur les avantages et les lacunes inhérentes des SGS dans différents domaines du droit. Même si les SGS promettent une réduction proactive des risques en aviation au bénéfice de l’intérêt public, il y a une nécessité impérieuse d’évaluer les lacunes actuelles qui pourraient influencer l'efficacité de ce régime juridique, ainsi que la réduction du nombre d'accidents. Puisque le Canada est à l’avant-garde en tant que le premier pays de l’OACI à adopter et mettre en œuvre les SGS, cette thèse ira de l’avant en proposant des solutions, tant juridiques que pratiques, pour tenter d’éviter que d’autres États et exploitants soient confrontés aux difficultés rencontrées par plusieurs exploitants canadiens.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,168
Score d'incertitude au seuil0,965

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0170,006
Communication savante0,0090,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,325 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2015
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