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Bettina Wiegmann-欧洲委员会
Sander，J.，Schmidt，S。V.，Cirovic，B.，McGovern，N.，Papantonopoulou，O. Schulte-Schrepping，J.，Günther，Pulas，T.，Klee，K.，Katzmarski，N.，Herresthal，S.，Krebs，W.，Martin，B. E.V.，Ginhoux，F.，Schlitzer，A.，Schultze，J.L。（2017）。细胞区分受时间依赖性白介素-4信号传导和转录调节剂NCOR2的调节。免疫，47（6），1051-106 https://doi.org/10.1016/j.immuni.2017.11.11.024
副助理布拉德·维格曼的声明......
早上好，主席 Pfluger、主席 Gimenez、排名成员 Magaziner、排名成员 Thanedar 以及委员会的其他尊敬成员，感谢你们给我这个机会代表司法部 (“司法部”或“DOJ”) 作证。司法部致力于继续保护美国人民免受非法无人机使用的威胁，无论是鲁莽飞越群众集会、将违禁品走私到惩教设施、监视敏感的政府运作还是任何其他非法活动。我们目前根据《2018 年预防新兴威胁法案》所拥有的权力（编纂于 6 USC § 124n（“§ 124n”））至关重要但不足。司法部坚决支持政府的立法提案，以扩大和拓展我们的权力，以防止非法使用无人机系统 (“UAS”)。这项反无人机（“C-UAS”）提案的两大支柱是扩大联邦对最脆弱场所（如机场和关键基础设施）的保护范围，并授权我们的州、地方、部落和领土（“SLTT”）执法伙伴在全国范围内参与 C-UAS 工作，但要受到限制和监督。我们期待与委员会讨论细节，但我们认为这两个支柱对于应对威胁都是必不可少的。一、无人机滥用带来的威胁A.威胁持续增长美国 UAS 技术的使用持续快速增长。巨大的好处伴随着巨大的风险。UAS 的商业用途已经产生了数十亿美元的经济增长。截至 2024 年 10 月 1 日，美国有超过 791,000 架 UAS
Microsoft PowerPoint - Douglas Wiegmann 的演示文稿.ppt
Shappell, S. 和 Wiegmann, D. 可控飞行撞地：信息处理方法对事故原因的影响。第八届航空心理学研讨会论文集，俄亥俄州立大学，1300-1306，1995 年。Wiegmann, D 和 Shappell, S. 美国的人为因素。海军航空事故：一种信息处理方法。第八届航空心理学研讨会论文集，俄亥俄州立大学，1995 年。Wiegmann, D. 和 Shappell, S. 事故后数据的人为因素分析：应用人为错误的理论分类法。国际航空心理学杂志，7，67-81，1997 年。Wiegmann，D. 和 Shappell，S. 航空中的人为错误观点。国际航空心理学杂志，11，341-357，2001 年。
军用和民用航空事故的 HFACS 分析
作者简介：Shappell 博士是俄克拉荷马州俄克拉荷马市联邦航空管理局民用航空医学研究所人为因素研究部门经理。他负责管理先进空中交通管制系统、行为压力源和机组人员表现方面的研究项目。此外，他还继续使用与 Douglas Wiegmann 博士合著的人为因素分析和分类系统 (HFACS) 对民用和军用航空事故进行研究。他在航空事故调查、空间定向障碍、持续操作、驾驶舱伤害和机组人员疲劳等领域发表了 60 多篇论文和一本书籍。Douglas A. Wiegmann 博士是伊利诺伊大学香槟分校人为因素系的终身教授。他是人为错误分析和事故调查领域的国际公认专家，曾担任美国海军航空心理学家和美国国家运输安全委员会 (NTSB) 事故调查员。他撰写了大量有关人类表现和系统安全的文章和会议演讲。Wiegmann 博士是一名获得认证的人为因素专家和私人飞行员。
减少溶剂的双螺钉的好处，可用于成本效益，环保和高性能的锂离子电池
图9：LFP阴极糊状物中颗粒的扫描电子显微镜图像在挤出机中混合了带有螺钉构型的PTFE原纤维1：五个揉捏块（左）和螺钉构型3：没有揉捏块（右）。分别在下面指出了混合过程的特定能量输入。（改编自Wiegmann等人2023）。6
航空双任务环境中的时间间隔强调
驾驶舱外，无论是自然环境（天气、鸟类）还是人造环境（空中交通），都与驾驶舱内（发动机故障）一样。机组人员必须根据这些动态情况集中注意力，注意力模式（Boy，2005）要适应外部和内部世界。现代驾驶舱提供的大量数据可能会扰乱注意力的分配，例如，这可能会损害重要信息的存储（例如，Casner，2006）。这种专注的后果之一是注意力在驾驶舱内集中的时间过长（Johnson、Wiegmann 和 Wickens，2006；Rudisill，1994）。事实上，美国国家运输安全委员会 (2010) 和联邦航空管理局均建议提供专门的教育和培训，以克服玻璃驾驶舱问题 (Schumacher、Blickensderfer 和 Summers，2005)。
詹姆斯·弗兰克研究所
• Paul Alivisatos，总裁，化学 • Cheng Chin，物理学 • David DeMille，物理学 • Aaron Dinner，化学 • Todd Dupont，计算机科学 • Greg Engel，化学 • Laura Gagliardi，化学 • Margaret Gardel，物理学 • Philippe Guyot-Sionnest，化学 • William TM Irvine，物理学 • Heinrich M. Jaeger，物理学 • Woowon Kang，物理学 • Ka Yee Lee，化学 • Kathryn J. Levin，物理学 • Michael Levin，物理学 • Peter B. Littlewood，物理学 • David A. Mazziotti，化学 • Sidney R. Nagel，物理学 • Jiwoong Park，化学 • Norbert F. Scherer，化学 • Steven J. Sibener，化学 • Dam Thanh Son，物理学 • Dmitri Talapin，化学 • Bozhi Tian，化学 • Andrei Tokmakoff，化学 • Suri Vaikuntanathan，化学 • Vincenzo Vitelli，物理学 • Gregory A. Voth，化学 • Paul Wiegmann，物理学• Linda Young，物理学 • Luping Yu，化学
人为因素分析的应用
航空史上充满了从事故中吸取的教训。飞机事故极大地促进了航空法的形成。事故发生后的分析是防止进一步发生事故的第一步。事故分析由事故发生地或航空公司注册地的事故调查委员会进行。事故分析使用了几种模型。其中一种模型是人为因素分析和分类系统，由 Shappell 和 Wiegmann 在研究了 300 多起事故后提出。该系统基于 Reason 的瑞士奶酪模型。根据人为因素分析和分类系统，事故原因包括 4 个相互影响的因素层次。它们是：组织影响、不安全管理、不安全行为的先决条件和不安全行为。尽管事故似乎是由不安全行为引起的，但事故背后有许多原因，从管理者到组织。本研究研究了不同国家事故调查委员会的数据库，并审查了“计划和商业”客运航班的官方事故报告。根据人为因素分析和分类系统对这些报告进行了分析和编码。结果揭示了导致事故的组织影响与不安全行为之间的关系的大小和范围。关键
监视德国生物经济性 - 摘要
引用或摘要* Beck-o'brien，M.，Bringszu，S.，Bans，M.，Barrelet，J.，Büsch，B.，Brührl，Bührl，A.，Cyffka，K.F.，Cyfka，Cyfka，Cyfka，K.F. I.，Henke，Henke，J.，Hennnberg，K.，Henz，R.，Infrations，P.，Ist，S.，Kilian，M. ，P.，P.，P.，P.，PUI，PUI，PUI，P.，P.，P.，P.，P.，P.，PUIRE，M.，M.，M.，M.，M.，M.，M.，M.，M.，M.，M.，PKINSHO。 P.，T.，T.，S.，Judge，S.，Schaldach，R.，Schefler，M.，Schaman，A. KE，Wilske，Wilsque，Wilsque，Wilsque，Wilsque，W.，Wilske，Wilske，Wilske，Wilske，Wilske，Wilsque，W.，Wilske，Wilske，Wilske，Wilsque，W.参见W.，C。（2024）。监视德国生物经济性 - 摘要：地位，绩效，趋势和对苏纳纳尔·德弗雷斯的影响。由环境系统研究中心（CESR）公开公开
HFACS 评分者间信度的属性一致性方法 HFACS 评分者间信度评估的属性一致性方法
Vyesi001@odu.edu ____________________________________________________________________________________________ 摘要 评分者间信度可以看作是评分者对给定项目或情况的一致程度。已采取多种方法来估计和提高受过训练的事故调查员使用的美国国防部人为因素分析和分类系统的评分者间信度。在本研究中，三名受过训练的教练飞行员使用 DoD-HFACS 对 2000 年至 2013 年之间的 347 份美国空军事故调查委员会 (AIB) A 级报告进行分类。总体方法包括四个步骤：(1) 根据 HFACS 定义进行训练，(2) 验证评级可靠性，(3) 评估 HFACS 报告，以及 (4) 随机抽样以验证评级可靠性。属性一致性分析被用作评估评分者间信度的方法。在最后的训练验证轮中，评估员内部一致性范围为 85.28% 至 93.25%，每个评估员与标准的一致性范围为 77.91% 至 82.82%，评估员之间的一致性为 72.39%，所有评估员与标准的一致性为 67.48%。HFACS 评级摘要随机样本的相应一致性为评估员内部 78.89% 至 92.78%，评估员之间的一致性为 53.33%，这与之前的研究一致。这项试点研究表明，训练-验证-评级-确认属性一致性分析方法有可能有助于提高 HFACS 评级的可靠性，并有助于准确捕捉人为因素对飞机事故的影响。需要进行额外的全面研究来验证和充分开发所提出的方法。关键词 事故调查，HFACS，内部评估者信度 简介 Reason (1990) 事故因果模型，也称为瑞士奶酪模型，是一种理论模型，旨在解释事故如何在组织层面上表现出来。该模型的主要假设是，事故发生的方式使得原因在组织层面上具有关系。第二个假设是，至少组织层面需要共同努力以防止事故发生。根据这些假设，Reason 理论认为，大多数事故都可以追溯到先前组织层面的潜在人为失误导致的主动和潜在人为失误。自 2005 年以来，美国国防部 (DoD) 一直使用 HFACS (DOD, 2005) 作为 DOD HFACS，特别是在不安全行为前提条件和不安全行为层面进行了一些更改。.人为因素分析和分类系统 (HFACS) 最初由 Wiegmann 和 Shappell (2003) 根据 Reason 模型改编而成，适用于航空领域，该系统确定了组织内可能发生人为错误的四个层级：组织影响、不安全监督、不安全行为的先决条件和不安全行为。DOD HFACS (2005) 由 4 个主要层级、14 个子类别（在 Wiegmann 和 Shappell 的研究中称为类别）和 147 个纳代码组成，用于对导致飞机事故的组织人为错误进行详细分类。