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事故/事件/未遂事件调查 - 人为因素...
组织（和管理因素） 工作规划不周，导致工作压力大 缺乏安全系统和障碍 对先前事故的响应不足 基于单向沟通的管理 协调和责任不足 健康和安全管理不善 健康和安全文化不佳 个人因素 技能和能力水平低 员工疲惫 员工无聊或沮丧 个人医疗问题 风险认知？（不经常提及，但值得考虑） 人为因素包括但不限于故意违反安全规则或公然从事危险行为。它们包括注意力不集中、疲劳和药物或酒精损伤等因素
循环经济行动计划2021-2023年
欧洲区域发展基金 (ERDF) 则在 2021-2027 年期间为 5 项拟议政治目标 (OP) 范围内的循环经济相关共同融资行动提供了机会，其中 OP 2 尤为突出。“更加绿色、低碳的欧洲，向碳中和和弹性经济转型，促进清洁和公平的能源转型、绿色和蓝色投资、循环经济、减缓和适应气候变化、风险预防和管理以及可持续的城市交通”和 OP 1。“更具竞争力和智慧的欧洲，促进创新和智慧的经济转型”。这两个目标都是这一新时期的主题重点。只有满足共同规定条例和 ERDF/CF 中规定的条件，特别是为下一个财务期 2021-2027 年确定的与每个具体目标相关的有利条件，才有可能与 ERDF 在不同的具体目标中共同融资。具体来说，对于与循环经济相关的行动，必须满足与具体目标 OE 2.f 相关的有利条件。 “促进向循环和资源节约型经济转型”，这需要制定一项或多项覆盖整个国家领土的废物管理计划，其中包括对废物管理的现状和未来预测的分析以及对收集系统的评估，纳入改善其运行的措施并确定新收集系统的需求。该计划还应包括对投资缺口的评估，以证明关闭设施和增加或改善基础设施的必要性，最后提供有关如何确定未来废物处理设施的位置和容量的信息。在整个国家领土内遵守这一条件意味着，只有在所有自治社区都提供包含此内容的管理计划时，才有可能进行规划（CC.AA.）。此外，需要注意的是，根据欧洲在该领域的法规，一般来说，对垃圾填埋场或增加混合废物（残留部分）处理能力的设施（如焚化炉或机械生物处理厂）的投资或对无助于实现循环经济的现有设施的投资将没有资格获得融资。
人工智能事故：一种新兴威胁
稳健性 ................................................................................................................ 6 规范 ................................................................................................................ 10 保证 ................................................................................................................ 13 3. 什么时候发生人工智能事故的可能性更大？ ........................................................ 16 4. 该怎么办 ...................................................................................................... 19 作者 ................................................................................................................ 21 致谢 ................................................................................................................ 21 尾注 ................................................................................................................ 22
通过 PEAR 分析 15 年的事故数据
无论对飞机进行何种类型的维护，都应使用说明为完成维护活动的航空技术人员提供指导，并概述要执行和完成的维护项目。但是，使用说明并不能保证正确和正确地完成维护活动，因为说明可能有误，并且/或者维护人员可能会误解、曲解或不正确地遵循概述的程序。由此产生的维护错误可能会导致飞机事故，正如中西部航空 5481 航班所表明的那样。为了了解与书面维护说明相关的人为因素如何导致飞机事故，研究人员使用人员 (P)、环境 (E)、行动 (A)、资源 (R) - PEAR - 框架，定性分析了 2003 年 1 月 1 日至 2017 年 12 月 31 日期间在美国第 121 部分或第 135 部分运营下发生的 12 起飞机事故，这些事故的促成因素或因果因素是维护说明相关错误。详细的事故信息（包括事故原因）取自美国国家运输安全委员会 (NTSB) 提供的飞机事故报告。研究结果表明，维护活动（特别是维护说明的充分性和正确使用）在很大程度上受到人为因素的影响，例如整体 o
LWR应用的意外耐受燃料（ATF）的特征
美国核监管委员会（NRC）和美国能源部（DOE）是2014年5月1日（谅解备忘录）的合作核安全研究备忘录的当事方。根据谅解备忘录，节省资源并避免重复努力，双方同意双方的最大利益是为了合作和共享数据和技术信息，并且在某些情况下，每当这种合作和成本共享都可能以相互益处的方式完成与此类研究相关的成本。此附录（附录）被NRC和DOE之间输入到当事方签名之日起有效的，以执行此附录（生效日期）。
使用逻辑回归预测航空事故...
摘要 - 当谈到长距离运输时，我们唯一最简单、最快捷的选择就是飞机。飞机失事一直是一场大悲剧。尽管我们能够制造出可搭载 850 多名乘客的机器，但这种飞机的安全性仍存在一些问题。没有一种交通方式是安全的。即使是骑自行车的孩子也不安全。但我们不能对不断发展的世界置之不理，因为飞机在社会发展中发挥着重要作用。仅仅因为它不安全，或者少数飞机没有到达目的地，人类就不能拒绝飞机。关于最近飞机事故的研究证明，很有可能出现意想不到的结局。飞机失事是由多种因素造成的。如果我们能够拯救人们的生命，延缓无可否认的死亡，我们就会让世界再次伟大。在这里，我们试图建立机器学习模型，根据过去的事件预测和分类任何飞机事故的严重程度。通过这种方法，整个航空业可以预测由于各种因素造成的飞机事故。然后他们可以制定行动计划，将事故风险降至最低。我们使用逻辑回归来确定某个特定特征是否重要，然后我们采用随机森林技术进行分类。最后，我们使用 XGBoost，它为 Python 提供了一个梯度增强框架来生成模型。该方法的最终结果将根据事故的严重程度给出航空事故预测。索引术语 - 航空事故、逻辑回归模型、XGboost、随机森林
英国铁路工人对事故风险因素的看法
MORGAN, Jim、ABBOTT, Rachel、FURNESS, Penny 和 RAMSAY, Judith (2016)。英国铁路工人对事故风险因素的看法：一项探索性研究。国际工业人体工程学杂志，55，103-113。
德国 F-104 星式战斗机事故的 HFACS 分析
自 1961 年起，德国采购了 916 架洛克希德 F-104 星式战斗机，其中 292 架坠毁，116 名飞行员丧生。本研究项目的目的是找出这些飞机坠毁的原因，以及星式战斗机坠毁的原因是否与德国其他军用飞机不同。通过审查原始事故文件，分析了 1978 年至 1986 年间发生的 71 起德国 F-104 事故。使用人为因素分析和分类系统 (HFACS) 1 级分析作为方法。结果发现，在审查的德国 F-104 事故中，超过 50% 的事故是由于技术和/或物理环境造成的。样本中超过一半的事故与发动机有关。结论是，F-104 确实比同时期的其他机型更容易发生事故。此外，J-79 发动机被发现是 F-104 安全记录中的一个薄弱环节，而星式战斗机难以操控的特性导致了高水平的基于技能的错误。
使用 AcciMap 识别 11 个系统思维原则
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飞机维修相关事故和严重事故分析尼日利亚事故
摘要：飞机维护给维护人员带来了相当大的挑战。这些人员每天都面临着时间压力、系统复杂性、反馈稀疏、工作空间狭窄等挑战。其中一些挑战导致了与飞机维护相关的事故和严重事件。然而，很少有正式的实证研究描述飞机维护对尼日利亚飞机事故和事件的影响。因此，本研究旨在探讨 2006 年至 2019 年与飞机维护相关的事件和 2009 年至 2019 年尼日利亚事故的促成因素，以更深入地了解航空业这一安全关键方面，提高相关利益相关者的认识并寻找可能的缓解因素。为了实现这一目标，使用维护因素和分析分类系统 (MxFACS) 和 Hieminga 的维护事件分类法对尼日利亚发生的事故报告和强制性事件报告进行了内容分析。在由主题专家评估数据输出后，使用评分者间一致性值来确定研究准确性。发生率最高的维护相关事件和事故归因于“拆卸/安装”、工作实践，例如“积聚污垢和污染”、“检查/测试”、“操作员和监管机构监督不足”、“未遵守程序”和“维护不正确”。为了确定这些结果的根本原因，通过调查咨询了维护工程师，以了解这些促成因素的根本原因。研究结果显示，过去十年中最常见的维护相关事故和严重事件是“与地形相撞”和“起落架事件”。导致事故的系统级故障最常见的是“发动机”和“机身结构”。对这些事故贡献最大的维护因素是“运营商和监管机构监督”、“检查不足”和“未遵守程序”。研究还强调，2006 年至 2019 年尼日利亚航空事故的最大因果因素和促成因素是“安装/拆卸问题”、“检查/测试问题”、“工作实践”、“工作近距离”、“润滑和维修”，所有这些都与其他国家其他研究人员的研究相对应。