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World File Search System因果因素
因果因素投资
科学不仅仅是观察到的关联的集合。虽然对现象的描述和分类在科学发现中起作用，但科学的最终目标是合理的理论在严格的伪造中幸存下来（Hassani等人2018）。对于理论是科学的，通常期望宣布造成观察到现象的虚假因果机制（有关一种虚假能力定义，请参见Popper 1963）。1简单地说，科学理论解释了为什么发生观察到的现象，在这种情况下，解释与所有经验证据一致（理想情况下，包括实验结果）。经济学家赞成这种观点，即真正的科学必须产生可反驳的影响，并且必须通过坚实的统计技术来测试这些含义（Lazear 2000）。在实验科学（物理，化学，生物学等）中。），通过介入研究提出和伪造因果机制是相对直接的（Fisher 1971）。在财务经济学中通常并非如此。研究人员无法再现2010年5月6日闪光崩溃的财务状况，删除了一些交易者，并观察股票市场价格是否仍然崩溃。与实验科学相比，这使财务经济学领域处于劣势。在没有合理的虚假理论的情况下，研究人员必须承认，他们不明白报道的异常（风险溢价）为什么发生，投资者有权驳回其索赔为虚假。不一定是这种情况。这种限制的直接结论是，在过去的五年中，大多数投资研究人员都专注于发表关联主张，而没有理论和伪造，导致观察到的关联的因果机制。这意味着投资因素仍然处于未成熟的现象学阶段。从上面的角度来看，人们可能会得出一个惨淡的结论，即对因素投资（或财务经济学）没有希望产生和建立科学理论的希望。金融经济学并不是实验障碍所影响的唯一研究领域（例如，尽管介入研究不可行，但天文学家产生了科学理论）。因果推论的最新进展开辟了一条道路，但是很难推动因素投资超出当前的现象学阶段。这个目标
研究文章识别事故因果因素...
航空是一种复杂的运输系统，安全至关重要，因为飞机故障往往会造成人员伤亡。预防显然是航空运输安全的最佳策略。从过去的事故数据中学习以防止潜在事故发生已被证明是一种成功的方法。为了防止潜在的安全隐患并制定有效的预防计划，航空安全专家从事故报告中确定主要因素和促成因素。然而，如今安全专家的审查过程已经变得非常昂贵。由于信息技术的加速发展以及商业和私人航空运输业的增长，事故报告的数量正在迅速增加。因此，应应用先进的文本挖掘算法来帮助航空安全专家促进事故数据提取过程。本文重点介绍如何构建基于深度学习的模型来识别事故报告中的因果因素。首先，我们使用来自航空安全报告系统 (ASRS) 的大约 200,000 份合格事故报告准备用于训练、验证和测试的数据集。十、我们采用开源自然语言模型作为基线，该模型经过大量维基百科文本训练，并使用事件报告中的文本对其进行微调，以使其更适合我们特定的研究任务。最后，我们构建并训练基于注意力机制的 lo
评估数字仪器和控制的安全性...
图 1. 每个控制器都包含一个受控过程的模型 2. 安全控制结构示例 3. 图 2 中操作过程的安全控制结构示例 4. 列车门控制器的简单安全控制回路 5. 不安全控制行为的结构 6. 导致危险的因果因素分类 7. 压水反应堆 8. 高级 PWR 安全控制结构 9. MSIV 的安全控制结构 10. 导致操作员不安全控制行为的因果因素 11. 导致操作员控制行为不被遵循的因果因素 12. 导致 DAS 不安全控制行为的因果因素 13. 导致 DAS 控制行为不被遵循的因果因素 14. 导致 PS 不安全控制行为的因果因素 15. 导致 PS 控制行为不被遵循的因果因素 表格 1. 事故和危险示例2. 简单列车门控制器的不安全控制动作 3. 所提供类型的示例上下文表 4. 未提供类型的示例上下文表 5. 系统级事故 6. 系统级危险 7. 关闭 MSIV 的不安全控制动作 8. 操作员提供关闭 MSIV 控制动作的上下文表 9. 未提供关闭 MSIV 的上下文表 10. 安全约束
eurocontrol-ssa-gm-ais-aim-ed-1-0.pdf
附件 F — 示例、服务行为分析和故障条件 ...................................................................................... 64 F.1 示例 1，欧洲空中导航安全组织 AIS 项目 ...................................................................................... 64 F.1.1 故障条件 ............................................................................................................. 64 F.1.1.1 数据损坏 ............................................................................................................. 64 F.1.1.2 数据不可用性 ...................................................................................................... 65 F.1.1.3 数据差异 ............................................................................................................. 65 F.1.1.4 可追溯性表 ............................................................................................................. 66 F.1.1.4.1 FC-01 数据损坏故障模式、因果因素和潜在因果缓解措施 ................................................................................................................ 66 F.1.1.4.2 FC-02 数据不可用性故障模式、因果因素和潜在因果缓解措施 ................................................................................................................ 68 F.2 示例 2 - AISP 国家项目........................................................................... 72 F.2.1 不符合服务规范的影响分析及缓解措施 ...................................................................................................................... 72 F.2.1.1 不符合数据时效性要求
《特内里费岛事故分析科学杂志》 - DergiPark
航空运输被认为是最安全的运输方式。然而，如果发生事故，往往会以灾难告终。因此，人们付出了巨大的努力来维持航空业的成功运营。已经进行了多项研究来了解事故的根本原因。本研究使用故障树分析 (FTA)、故障模式和影响分析 (FMEA) 和基于系统理论的因果分析 (CAST) 方法来分析特内里费飞机事故，并比较不同方法的结果。研究结果表明，虽然这三种方法都提供了一些重叠的结果，但 CAST 方法可以识别出其他方法识别出的所有原因。考虑到因果因素的性质，FMEA 提供的与组织和技术相关的因果因素比 FTA 更多。这项研究表明，CAST 对于识别所有可以通过传统方法识别的原因具有重要价值。
个性化的精密医学，以治愈阿尔茨海默氏症的痴呆症
摘要：阿尔茨海默氏痴呆症（AD）治疗的目的是治愈痴呆症。一项文献审查揭示了18个主要元素，导致AD和29种针对它们的单独药物。对于任何有AD的人来说，一个人不太可能辨别哪些主要因果因素产生了哪些元素。因此，对于个性化的精密医学，必须对所有因果因素进行治疗，以便每个患者都可以解决她或他的因果因素。无法施用29种药物，因此建议从该列表中获取的药物的三组合，并且可以按任何顺序依次依次施用每个三重组合。在13周内给出的十种组合需要2。5年，或者如果给出26周以上，则需要5。0年。这种顺序治疗解决了所有18个元素，应治愈痴呆症。此外，AD的任何合并症风险因素的首次存在或恶化在出现Adfient herfip的±1年以内，应接受适当的标准处理以及顺序组合。本文超过了一项随机临床试验，这是评估拟议治疗方法的安全性和效率所必需的；它包括用于设备的三重药物RX。临床试验的持续时间应为2。5和5.0年，除非数据安全监测委员会（DSMB）决定了早期的成功或效果，因为不确定在人类中进行三个或六个月的治疗方法，但在人类中的研究是否会治愈，则在动物的研究中表明，治疗的训练持续时间可能是有效的，并且可以进行效力和储存神经差异。
DoD HFACS 版本 7.0
国防部人为因素分析和分类系统 (DOD HFACS) 7.0 版简介。人为因素描述了我们与工具、任务、工作环境和其他人的互动如何影响人的表现。人为因素是国防部事故的主要原因。国防部 HFACS 模型提出了一种系统的、多维的错误分析和事故预防方法。事故调查人员将在事故分析中使用国防部 HFACS 包括适用的 HFACS 代码。与不值得讨论的因素 (NFWOD) 和其他重要发现 (OFS) 相关的代码也将包括在事故分析中，但不会输入 AFSAS。目的。本指南提供了一个模板，用于组织调查中发现的人为因素。它旨在供调查委员会的所有成员使用，以准确记录与个人和事故或事件相关的人为表现的所有方面。 DoD HFACS 可帮助调查人员： 进行更全面的调查 对导致事故序列的特定行为（或不作为）进行分类 为 AFSAS 数据库提供信息，作为检测事故趋势和预防未来事故的存储库 描述。正如 James Reason (1990) 所述，主动故障是被认为导致或促成事故的个人行为或不作为。传统上称为“错误”，它们是个人犯下的最后“行为”，通常会立即产生后果。相比之下，潜在故障是组织内预先存在的条件，会间接影响事故事件的序列。这些潜在故障在事故期间对个人行为产生影响之前可能在一段时间内未被发现。Reason 的“瑞士奶酪”模型描述了在复杂操作期间可能发生主动故障和潜在故障的四个级别（见图 1）。层中的漏洞表示失败或缺失的危害缓解控制，这可能会导致整体事故情况。从事故开始追溯，Reason 模型的第一层描述了最直接导致事故的行为。大多数因果因素都在这个层面上被发现，然而，Reason 模型迫使调查人员解决因果事件序列中的潜在故障或“漏洞”，如果只关注个人行为，这些故障或漏洞可能会被忽视。Reason 模型中的潜在故障和条件被描述为先决条件、监督和组织影响。应用。事故是个人和组织因素的结果，这些因素进一步分为因果因素和/或促成因素。其行为影响事故结果的个人应被确定为“事故人员”并接受调查。他们的行为和先决条件将在 AFSAS 中的人员层面上确定。这些行为和先决条件发生的背景将作为监管和组织因素记录下来，并在事故层面上确定。这些因素归因于事故本身，而不是某个特定的人。调查人员将通过 AFSAS 中的一系列问题获得有关如何使用 HFACS v7.0 的指导。对于 A 类、B 类和 E 类生理事故，调查人员将被要求回答所有问题并在纳米代码层面提供输入。对于 C 类和 D 类事故和钝剑事件，调查人员将被允许使用纳米代码，但这不是必需的；他们只需回答问题即可。这些新的编码规则已嵌入 AFSAS 中，以指导调查人员。调查人员确定的每个人为因素代码都必须被评定为对事故有影响的因果因素或促成因素。 因果因素是指如果得到纠正，可能会防止或减轻损害和/或伤害的缺陷。原因并不意味着责备。很可能是其他事件/条件的结果的事件/条件不是因果关系，应被评为促成因素。 促成因素是独立的事件/条件，它们不会直接导致损害和/或伤害，但对于事故序列的进展不可或缺。促成因素允许其他事件/条件的进展。如果某个事件/条件被认为既是促成因素又是因果关系，则仅将其评为因果关系。 促成因素是独立事件/条件，不会直接导致损害和/或伤害，但对于事故序列的进展必不可少。促成因素允许其他事件/条件的进展。如果事件/条件被视为既是促成因素又是因果因素，则仅将其评为因果因素。 促成因素是独立事件/条件，不会直接导致损害和/或伤害，但对于事故序列的进展必不可少。促成因素允许其他事件/条件的进展。如果事件/条件被视为既是促成因素又是因果因素，则仅将其评为因果因素。
家庭办公室 /私人财富< / div>
一种分析方法的“千篇一律”方法通常会导致不必要的复杂性。根据每个投资团队的需求定制报告格式，而受托人对于促进投资决策以及投资组合监控，监督和报告至关重要。数据应该易于以多个抽象级别的方式解释。投资团队和受托人应该能够深入研究基本数据以调查因果因素。
加沙地带处于封锁和限制状态
内生性、不同因果因素的重叠和测量问题限制了可用于估计巴勒斯坦人民因持续的长期封锁和对加沙的严厉经济和流动限制以及 2007-2018 年期间发生的三次重大军事行动而承受的代价的方法。此外，不能将封锁和限制封锁的成本与军事行动的成本分开估计。尽管如此，对加沙从 2007 年开始的反事实增长路径（情景）的估计——即假设没有发生封锁、限制和军事行动——可以通过测量反事实情景与历史 GDP 值的偏差，在一定程度上表明经济损失（以国内生产总值 (GDP) 计算）。
柴油发电机的国家和国际良好实践
依赖/依赖 EDG，EDG 故障的主要一般因素被发现是 EIM&T 的某些方面，其他因素只有洪水和人为错误。关于 EIM&T 不足的常见因果因素的这一结论也得到了一项研究的证实，该研究侧重于分析与核电站 EDG 有关的具体运行经验，该研究由欧洲核电站 OPEX 信息中心进行，由 GRS 和 IRSN 支持（参考文献 3）。这项研究的结论在活动 2 的摘要报告中有更详细的讨论。这里只需指出，法国从其分析中得出结论，报告的事件中有很大一部分（即97.6%）发生在测试、检查和维护活动期间。