第二个是自满,这意味着某人的技能和经验被高估或因过度自信而流露出来。自满有时源于对工作中即将发生的危险没有意识到或缺乏警惕。自我满足加上对工作中潜在危险的无知是防止自满的有力手段。第三个是缺乏对手头工作任务的了解或正确信息。这意味着技术或非技术信息、清单或安全程序可能没有得到充分正确的翻译,或者操作和维护团队无法以当地语言获得。第四个是分心(例如,将注意力从工作任务上转移开)。分心是任何让我们无法专注于手头任务的事物。分心会让我们认为我们在工作流程或系统中比现在更进一步。第五个是缺乏团队合作以实现共同目标。第六个是疲劳(例如,意识水平下降),这会导致疲倦、劳累、紧张和精疲力竭。第七个是资源匮乏。这意味着无法使用或获得适当的工具、设备、信息和程序。在这种情况下,在使用正确的工具、手册或说明时,我们不能即兴发挥。下一个是工作压力,它会产生一种紧迫感。工作压力也是由于我们缺乏工作任务的计划或执行而造成的。在这种情况下,我们不应该过度承诺和交付与工作任务相关的任何东西。第九个是缺乏自信(例如,缺乏对需求的积极沟通),这对于新的工作系统或流程很重要。对数据和信息的可靠性或真实性的质疑和怀疑可能是自信的一部分。第十个是工作相关的压力,它可以是自我引发的,也可以是由外部因素引起的。第十一个是缺乏意识,被认为是在工作时观察时未能保持警觉或警惕。最后一个是规范,即通常做事的方式。规范是普遍接受的做法,即在不重新验证或核实当前系统或程序的情况下做出假设。规范可能根据不同的工作文化而形成不同。规范是没有发生任何突然变化的东西,因为当地员工希望留在原地。不幸的是,在大多数情况下,负面规范是偶然改变的,而不是事先改变的。因此,行业和公司必须将安全放在工作系统的首位,通过将 HFs 原则融入员工培训和教育中,将肮脏的十二种的负面影响降至最低。持续不断的培训和教育可以帮助我们提醒那些偶然因素或肮脏的十二种[7,8]。警觉、友好沟通、资源管理和安全预防措施肯定会减少与 HFs 相关的错误和
• 回顾医疗保健中错误识别的历史 • 定义什么是注视错误 • 讨论常见原因 • 确定如何避免这些错误的策略 • 讨论一个具有很高注视可能性的困难气道病例
可以使用直到小瓶的到期日期,除非有实际污染或在适当条件下不会存储小瓶。然而,必须在重组后的确定时期内使用重构疫苗的多剂量(例如脑膜炎球菌多糖和黄热病)。请参阅包装插入以获取信息。
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专家认为航空业的失误是导致事故和事件的主要因素。本文探讨了导致尼日利亚飞行员和飞机工程师发生事件或事故失误的航空医学因素。本文利用了通过向随机抽样的受访者发放问卷收集的数据。飞行员和飞机工程师共发放了 300 份问卷。使用因子分析和多元回归分析相结合的方法分析数据。因子旋转后提取的变量表明,一般健康状况(78.20%)是导致飞机工程师失误的最重要原因。对于飞行员来说,迷失方向(79.20%)被发现是导致失误的最关键的航空医学原因。多元回归分析的结果显示,飞机工程师的 R = 0.651,飞行员的 R = 0.607。这些发现表明,由失误引起的航空事故和事件可以追溯到这些航空医学因素。该文件建议,在航空专业人员的许可和重新认证指南中增加对航空医学条件的严格执行,以便将尼日利亚航空业中因错误而导致的事故和事件减少到最低限度。
[1]自2002年以来,使用宽带发射辐射仪(SABER)仪器来通过大气来进行大气的近乎全球和连续的大气测量值,包括白天和夜间动力学温度(T K)从20到105 km,可供科学社区使用。从大气的15 m m co 2肢体发射的SABER测量中检索温度。这种发射与稀有的中层和热层中局部热力学平衡(LTE)条件分离,因此有必要考虑在70公里以上的检索算法中CO 2振动状态非LTE种群。这些人群取决于动力学参数,描述了发生大气分子之间的能量交换的速率,但其中一些碰撞速率尚不清楚。我们考虑了当前的不确定性在n 2,o 2和o的Co 2(U 2)的速率中,以及CO 2(u 2)振动振动 - 振动 - 振动交换,以估计其对不同大气条件的Saber T K的影响。t k对后两者的不确定性更敏感,它们的影响取决于高度。由于非LTE动力学参数引起的T K组合系统误差在大多数纬度和季节(极性夏季除外)在100 km处的95 km低于95 km的±1.5 k,如果T k轮廓没有明显的垂直结构。在较不利的极性夏季条件下,误差为80 km,84 km时为84 km,在100 km时为±6 k。对于较强的温度反转层,误差在82 km时达到±3 k,在90 km时达到±8 k。这特别影响潮汐幅度估计值,错误的误差高达±3 k。
摘要 数字地形数据库最常见的用途之一是评估空间中各点之间的通视性或清晰视线。这些评估通常用于做出有关设备或人员部署的决策。但是,数据库和真实地形之间会存在误差或差异,并且由于这些差异,现场的可见性将与使用数据库预测的可见性不同。本文介绍了一种在给定误差规范的情况下计算区域可见性概率的方法。结果显示了可见性不确定性对数据库误差和地形粗糙度的敏感性。讨论了对其他参数的敏感性。结果表明,数据库非常适合预测遮蔽,但对于预测可见性则不太可靠。此外,可见性预测的可靠性会随着地形粗糙度的增加而增加。
我们通过基于撤销领域、状态和时间气泡这一新概念的框架探索全系统撤销,这些框架为可通过撤销恢复的状态提供范围,并充当在独立服务、分层组合系统和分布式交互服务上实施撤销的结构化工具。至关重要的是,撤销领域使我们能够定义悖论的概念,即当撤销过程追溯性地改变已暴露在其包含的撤销领域之外的状态时发生的不一致。管理悖论是全系统撤销的重大挑战,为了解决这个问题,我们引入了一个自动检测和补偿悖论的框架;我们的方法利用了与人类最终用户交互的现有服务中已经存在的宽松一致性语义。