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以人为中心的智慧城市的国际准则
17总而言之，联合国人民党与以下利益相关者群体组织了咨询：民间社会组织（肯尼亚内罗毕），学术界（UNITAC，汉堡，德国），私营部门（美国卡内基）；地方和地区政府和城市网络（虚拟），国际组织（虚拟），UN-HABITAT员工（混合）和UN-HABITAT咨询小组（虚拟）。其他事件包括针对市长和城市领导人的闭门对话（日内瓦）；拉丁美洲（巴西Maceio）的研讨会咨询；主题咨询“城市气候变化和韧性”（加拿大蒙特利尔）；交换对话（柏林，德国）；非洲智慧城市创新峰会（肯尼亚内罗毕）和数字都市的研讨会咨询：专家小组会议（西班牙巴塞罗那），世界城市城市论坛12（埃及，埃及），非洲城市论坛（Addis Abeba，Ethiopia，Ethiopia），Casablanca Smart City Conference（Morocco）。最后，向外部利益相关者开放的在线咨询于2024年10月至11月。
以人为中心的智慧城市的国际准则
19总而言之，联合国人民党与以下利益相关者群体组织了磋商：民间社会组织（肯尼亚内罗毕），学术界（UNITAC，汉堡，德国），私营部门（美国卡内基）；地方和地区政府和城市网络（虚拟），国际组织（虚拟），UN-HABITAT员工（混合）和UN-HABITAT咨询小组（虚拟）。其他事件包括针对市长和城市领导人的闭门对话（日内瓦）；拉丁美洲（巴西Maceio）的研讨会咨询；主题咨询“城市气候变化和韧性”（加拿大蒙特利尔）；交换对话（柏林，德国）；非洲智慧城市创新峰会（肯尼亚内罗毕）和数字都市的研讨会咨询：专家小组会议（西班牙巴塞罗那），世界城市城市论坛12（埃及，埃及），非洲城市论坛（Addis Abeba，Ethiopia，Ethiopia），Casablanca Smart City Conference（Morocco）。最后，向外部利益相关者开放的在线咨询于2024年10月至11月。
控制中人为错误的预测和风险评估...
摘要 人为失误是导致事故发生的重要因素，可能导致人员伤亡和财产损失。发电厂行业作为最重要的基础设施行业，在工业基础设施中发挥着重要作用。目的：本研究旨在通过 SHERPA 方法预测和评估蒸汽发电厂控制室的人为失误。方法：这项描述性横断面研究是在蒸汽发电厂的控制室进行的。本研究通过分层任务分析 (HTA) 和 SHERPA 方法识别和分析人为失误。结果：共识别出 85 个错误，其中 56 个 (65/1%) 为操作失误，24 个 (27/9%) 为检查失误，1 个 (%1/2) 为检索失误，2 个 (2.32%) 为沟通失误，3 个 (3.48%) 与选择失误有关。结果还表明，由于识别错误而导致的风险水平已达到不可接受和不理想的水平。结论：本研究中最重要的识别错误与操作错误有关。为了尽量减少这些错误并限制其后果，我们可以根据工作使用清单和适当的说明并教育控制室操作员。
人为因素对人为错误的贡献... - UniKL IR
摘要。航空维修是一项多任务活动，其中个人在持续的压力下执行各种任务以满足最后期限以及具有挑战性的工作条件。这些情境特征与人为因素相结合会导致各种类型的人为错误。本研究的主要目的是开发一个结构关系模型，该模型结合了人为因素、组织因素及其对航空维修中人为错误的影响。为此，我们开发了一份问卷，并向马来西亚航空维修专业人员进行调查。本研究使用 AMOS 软件采用结构方程模型 (SEM) 方法。结果表明，人为因素与人为错误之间存在显着关系，并在模型中进行了测试。人为因素对组织因素有部分影响，而组织因素对人为错误有直接和积极的影响。研究还表明，组织因素与人为因素结构相结合，会导致人为错误。这项研究促进了人们对人为因素影响安全的认识，并为改善与航空维修活动相关的人为因素绩效提供了指导方针，可作为提高马来西亚航空维修公司安全绩效的参考。
关于人为错误的观点：后见之明偏差和局部...
隐含的假设是，一个人（助手）是失败的根源，无论是由于某些固有特性还是由于他缺乏努力。贝塞尔摆脱了这一假设，并通过实证研究了天文观测中的个体差异。他发现，根据当时的方法，观察者之间存在很大差异。当时进行观察的技术需要结合听觉和视觉判断。这些判断是由当时的工具、摆钟和望远镜细线根据任务要求形成的。解雇金布鲁克并没有改变任务的困难之处，没有消除个体差异，也没有使任务不那么容易受到不精确因素的影响。进步的基础是寻找更好的天文观测方法、重新设计支持天文学家的工具以及重新设计任务以改变对人类判断的要求。
多任务环境中的人为错误 - IEOM
多任务处理对人类行为和绩效有严重影响。如果执行得当，它可能有助于降低成本并提高整个组织的绩效 [4]。但是，如果一个人不能执行多任务处理，则可能会发生错误，这可能导致职业健康和安全风险、事故、基础设施损坏和绩效下降。近年来，人类的多任务处理受到了广泛关注 [5]。特别是，错误管理已成为多项研究工作的重点。不幸的是，作者并不知道最近对该领域发展的调查。本文旨在通过回顾最新研究并强调该领域的挑战来填补这一空白。首先，我们介绍人类的多任务处理并概述该领域的研究主题。然后，我们介绍多任务处理中的错误，并重点介绍因果分析。接下来，我们讨论错误建模、分析方法和测量技术。然后，我们重点介绍错误管理策略。最后，我们讨论现有的努力并强调未来的研究方向。
理解平台经济中的人为干预
本文研究了一个“独立”外卖平台的社会技术基础设施。该平台 Nosh 为美国西部的几个社区提供了 Doordash 和 Uber Eats 等主流服务的替代方案。我们采访了 28 位利益相关者，包括餐馆老板、快递员、消费者和平台管理员。根据基础设施文献，我们了解到该平台是由人工干预拼凑在一起的不同技术系统组成的。参与者加入这个平台是因为他们获得了更大的代理权、财务保障和本地支持。我们发现人为干预在让外卖平台用户感到受尊重方面发挥了关键作用。这项研究深入了解了外卖平台的可供性、局限性和可能性，这些平台旨在优先考虑本地环境而不是跨国规模。
民主党人为土著社区提供服务：
在美国历史上担任参议院印度事务委员会（SCIA）主席，参议员布莱恩·沙茨（Brian Schatz）（D-HI）带领参议院民主党人在美国历史上获得了超过450亿美元的专用资金，这是美国历史上最多的社区 - 并在其领导层获得了26个部落特定的法案。 在四年中，委员会通过《美国救援计划法》（ARPA）在包括医疗保健，住房，教育，语言，基础设施和公共安全在内的关键领域进行了关键投资（P.L. 117-2），两党基础设施法（BIL）（P.L. 117-58），《降低通货膨胀法》（IRA）（P.L. 117-169）和年度拨款。在美国历史上担任参议院印度事务委员会（SCIA）主席，参议员布莱恩·沙茨（Brian Schatz）（D-HI）带领参议院民主党人在美国历史上获得了超过450亿美元的专用资金，这是美国历史上最多的社区 - 并在其领导层获得了26个部落特定的法案。在四年中，委员会通过《美国救援计划法》（ARPA）在包括医疗保健，住房，教育，语言，基础设施和公共安全在内的关键领域进行了关键投资（P.L.117-2），两党基础设施法（BIL）（P.L.117-58），《降低通货膨胀法》（IRA）（P.L.117-169）和年度拨款。