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World File Search System事故报告
UPS 1354 航班 CFIT 事故 - Nancy Leveson
提出了一些建议，但很少有被广泛使用的。本案例研究展示了一种结构化流程 CAST（基于系统理论的因果分析），该流程基于更强大的事故因果模型，可以改善事故调查结果。所用的案例研究是 2013 年 8 月 14 日一架 UPS A300-600 飞机在伯明翰-沙特尔斯沃思国际机场降落时发生的 CFIT（受控飞行撞地）事故。将结果与 NTSB 官方事故报告进行了比较。NTSB 流程通常被认为是事故调查的“黄金标准”，事实上，他们做得非常出色。因此，对结果进行比较可以说明如何改进事故调查和分析，超越 NTSB 和大多数其他机构使用的标准方法。
脆弱性因素 - 飞行安全基金会
本书的目的不同于国家运输安全委员会的事故报告。在前言中，国家运输安全委员会前主席、飞行安全基金会理事会前主席 Carl W. Vogt 先生表示：“找出（飞行机组）失误的原因是调查人员面临的最大挑战之一，因为人类的表现（包括专业飞行员的表现）是由许多因素共同决定的，而并非所有因素都能在事故发生后观察到。尽管通常无法确定事故机组人员为何会做出那样的行为，但我们可以了解飞行员容易犯的错误类型，并确定造成这种脆弱性的认知、任务和组织因素。而且，我们有可能在大量事故中确定反复出现的脆弱性主题。”
飞机运营 - 国防合同管理局
6.6.2. 安全会议 ................................................................................................................ 74 6.6.3. 安全文献 ................................................................................................................ 74 6.6.4. 事故预防事故报告 ................................................................................................ 75 6.6.5. 异物损坏/碎片（FOD）消除计划 ...................................................................... 75 6.6.6. 危险识别和消除程序。 ...................................................................................... 75 6.6.7. 鸟类/野生动物飞机撞击危险（BASH）。 ............................................................................. 75 6.6.8. 空中防撞（MACA）计划 ............................................................................. 76 6.6.9. ASO 现场检查计划 ............................................................................................. 76 6.6.10. 航线安全计划 ............................................................................................. 76 6.7. 合同安全。 ............................................................................................................. 76 6.7.1.标准 ................................................................................................................ 77 6.7.2. 消防/飞机救援和消防（ARFF） .............................................................. 77 6.7.3. 燃料储存/输送 .............................................................................................. 77 6.7.4. 设施 .................................................................................................. 77 6.7.5. 消防/飞机救援和消防（ARFF） ............................................................. 77 6.7.6. 燃料储存/输送 ............................................................................................. 77 6.7.7. 设施 ..................................................................................................
记录保留和销毁
• 所有个人健康信息 (PHI) 披露记录 5 （例如，披露给：另一个医疗服务提供者、替代决策者、PRP、警察）； • 记录已分发处方 6 的患者档案，包括低剂量可待因销售 7 ； • 药剂师评估记录 (PAR) 8,‡ ； • 高级处方“B”的医疗记录 9 ； • 转交给另一个药房专业人员的处方记录 10 ； • 通过注射或其他途径给药的记录 11 ； • 实验室活动（例如，申请记录、测试结果、跟进）12 ； • 咨询/会诊记录； • 萨斯喀彻温省药物评估计划 (SMAP)； • 合规包装记录； • 每日见证或带回家剂量记录； • 用药事故报告记录； • 加拿大卫生部的副作用报告表，
使用机器学习进行业务推断和风险建模
中断，因此，它们被归类为“高影响、低概率”（HILP）事件。航空事故报告由专家审查，但全面了解事故及其整体影响也很重要。这项研究提供了一个可解释的机器学习框架来预测飞机损坏。此外，它描述了通过使用模拟工具检测到的飞行规范模式，并阐明了特定航空事故的根本原因。因此，我们可以以 85% 的准确率和 84% 的同类准确率预测飞机损坏。最重要的是，我们模拟了可能的飞行类型、飞机类型和飞行员专业知识的组合以得出见解，并建议航空利益相关者（例如机场管理人员、航空公司、飞行培训公司和航空政策制定者）可以采取的行动。简而言之，我们将预测结果与模拟相结合，以解释发现并规定行动。
热气球事故的人为因素分析...
尽管相对于总飞行次数而言，热气球事故并不常见，但过去二十年来，热气球事故的发生率却显著上升。本研究旨在对之前确定的热气球事故致因进行分类。分析了 103 份 NTSB（美国国家运输安全委员会）事故报告，并使用 HFACS（人为因素分析和分类系统）作为框架对热气球事故的致因进行分类。确定了导致热气球事故的因素的相对重要性。我们发现环境因素是最重要的致因，其次是基于技能的错误，是第二大致因。我们的研究结果将有助于制定防止未来再次发生热气球事故和事件的对策，并可能深入了解与气球坠毁严重程度相关的高风险因素。
为什么缺乏从航空事故中吸取的教训
摘要：自 2018 年以来，致命飞机事故呈上升趋势，这表明航空公司在从事故中学习 (LFI) 方面的安全能力有限。我们使用定性驱动的混合方法评估了来自欧洲商业飞行员的 2,208 份自愿事故报告，以调查 LFI“瓶颈”。结果表明，报告频率取决于导致事故的飞行员主动失误的类型（基于绩效的错误、判断和决策错误以及违规行为）。缺乏学习机会，尤其是对于由飞行员决策不当引起的事故。机密报告对 LFI 有积极影响，因为这些报告包含有关潜在故障的更多信息。此外，我们还确定了几种潜在故障，它们是某些不安全行为的风险因素。我们的研究结果可能为航空公司的各种 LFI 活动提供支持。
兼职护士 - 普特尼高中
与家长、监护人、专业保健人员和其他人员合作，为有复杂健康需求和长期疾病（如哮喘、糖尿病、癫痫等）的学生制定、实施和监督校内护理计划，使他们能够上学并从中受益。实施和维护急救安排，以符合法定和 GDST 的要求，包括风险评估以确定所需的急救人员总数、急救人员的培训、记录的维护、事故报告安排、法定通知和急救箱。为牧师和课外活动副校长提供建议，围绕任何具体确定的学校需求制定与健康相关的政策、预防或降低风险的工作计划，例如营养、体育活动、医疗检查、青少年怀孕计划、坚果过敏、肥胖、饮食失调。
自动化和脑力劳动：为什么获得... 很重要
很容易假设将自动化引入任务会减少操作员的心理工作量——毕竟，如果他们做的少，那么任务一定更容易。从直觉上讲，更简单的任务应该更有效地完成。然而，这两个假设都不一定正确。自相矛盾的是，自动化有可能增加或减少心理工作量，具体取决于具体情况。此外，减少工作量实际上会使操作员处于欠载状态，这对性能的影响与超载一样糟糕。我们在航空业和最近的汽车业都学到了这些教训；正如事故报告所显示的那样，随着自动列车运行和其他自动化系统的引入，我们现在开始看到它们对铁路的影响。帮助操作员发挥最佳状态的关键是找到一种优化他们心理工作量的方法——这可能意味着对自动化有不同的看法。
序言：为期一天的“车联网 (V2X) 通信技术中的人工智能”研讨会于 2022 年 8 月 25 日上午 10 点在地点举行
当今的无线网络使用先进的通信技术连接众多元素，例如车辆、行人、基础设施、高速公路等。V2X（车对万物）通信的概念就是先进通信技术的产物。车对车 (V2V)、车对基础设施 (V2I)、车对行人 (V2P) 和车对云 (V2C) 通信都可以通过 V2X 通信实现。简而言之，V2X 为智能交通提供了一个平台。道路安全（交通拥堵/事故报告、碰撞警告和防撞）、协同自动驾驶（交通信息共享）、娱乐服务和许多其他用例都是 V2X 通信在人工智能 (AI) 背景下的应用。汽车公司不断开发更智能的汽车，旨在提高乘客的可靠生活。随着各种独特技术和人工智能研发的出现，出行变得更加高效和可靠。