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加纳采矿业的人为因素分析框架*
为了将人为因素作为事故原因纳入技术故障，研究人员提出了人为因素分析的概念。人为因素分析模型旨在识别系统内影响操作员行为并引发事故的潜在条件。为了有效应用人为因素分析模型，建议使用特定领域模型。大多数现有模型都是针对特定领域开发的。这带来了挑战，并阻碍了其在所开发领域之外的有效应用。本文旨在为加纳的采矿业提出人为因素分析框架。对文献中三种主要的事故成因模型和调查方法进行了比较研究：AcciMap、HFACS 和 STAMP。比较评估表明，HFACS 适用于事件数据分析，原因如下：易于学习和使用，适用于多事件分析和趋势和模式的统计量化，以及高度的编码员间和编码员内可靠性。对 HFACS 及其衍生产品进行了深入研究。根据文献中关于 HFACS 的建议和研究结果，提出了人为因素分析和分类系统 - 加纳采矿业 (HFACS-GMI)。HFACS-GMI 有 4 个层级，即：外部影响/因素、组织因素、当地工作场所/个人条件和不安全行为。部分列表
2020——四因素分析评估有限的英语......
1964 年《民权法案》第六章是一部联邦法律，保护个人在接受联邦财政援助的项目中免受基于种族、肤色或国籍的歧视。在某些情况下，如果不能确保英语水平有限的人能够有效地参与或受益于联邦资助的项目，则可能违反第六章禁止国籍歧视的规定。由于国籍原因，英语不是其主要语言，并且英语的说、读、写或理解能力有限的人可能有权根据第六章获得语言援助，以获得特定的服务、福利或遭遇。2000 年 8 月 11 日，行政命令 13166 颁布，标题为“改善英语水平有限的人获得服务的途径”。 13166 号行政命令要求联邦机构审查其提供的服务，确定是否需要为英语能力有限 (LEP) 人士提供服务，并制定和实施提供这些服务的系统，以便 LEP 人士能够有效地获得这些服务。预计机构计划将提供这种有意义的服务，同时符合机构的基本使命，且不会给机构的基本使命造成过度负担。该行政命令还要求机构努力确保联邦财政援助的接受者为其 LEP 申请人和受益人提供有意义的服务。
莱基皮亚北县23个月以下儿童新引进疫苗接种覆盖率及影响因素分析
许多国家通过实施各种疫苗接种计划改变了疫苗可预防疾病的流行病学。然而，由于观察到的疫苗接种率不理想，全球范围内对此类疫苗的益处产生了争议。尽管许多地区此类疫苗的接种率很低，但对孕产妇和儿童疫苗接种的评估表明，疫苗接种在预防孕妇和新生儿疾病方面非常有效。本研究的目的是确定莱基皮亚北分县 23 个月以下儿童的疫苗接种覆盖率和影响新引进疫苗接种的因素。该研究采用了多阶段抽样，抽样对象是莱基皮亚县内莱基皮亚北分县 23 个月以下儿童的父母和监护人。经过培训的采访员访问了抽样家庭并发放了一份标准化的预测试问卷。母亲和监护人接受了采访，并被要求向采访员出示研究中登记儿童的母子产后手册。还向卫生机构工作人员发放了关键信息提供者问卷。使用 SPSS 和 Microsoft Excel 进行数据输入和分析。使用比例卡方和学生 T 检验来评估影响该县疫苗接种的因素。研究发现，略多于一半（59%）的看护者表示他们的孩子已经接种过疫苗。大多数（61%）的看护者让他们的孩子接种了轮状病毒疫苗，而同样多（61%）的看护者让他们的孩子接种了肺炎球菌疫苗。52% 的看护者表示他们的孩子接种了 IPV（灭活脊髓灰质炎疫苗）。接种轮状病毒疫苗的儿童中有 53% 接种了所需的 2 剂。在社会文化因素中，需要婆婆的同意（p = 0.003）、认为接种疫苗会使女孩不育（p = 0.046）以及认为在很小的时候接种疫苗会伤害孩子（p = 0.021）。
基于模型的西妥昔单抗治疗胃癌细胞系的反应和耐药因素分析
靶向癌症疗法是化疗的有力替代方法，或可作为化疗的补充。然而，靶向治疗的反应取决于多种因素，包括突变和表达水平，因此很难预测其结果。在这里，我们开发了一个胃癌机制模型来研究西妥昔单抗治疗的反应和耐药因素。该模型捕获了两种具有不同突变模式的胃癌细胞系中的 EGFR、ERK 和 AKT 信号通路。我们使用全面的时间和剂量反应测量选择来训练模型，并提供参数和预测不确定性的评估。我们证明所提出的模型有助于识别细胞系之间的因果差异。此外，我们的研究表明，该模型可以预测对不同扰动（例如敲低和敲除实验）的反应。除其他结果外，该模型还预测了 MET 突变对西妥昔单抗敏感性的影响。这些预测能力使该模型成为评估胃癌信号的基础，并可能成为开发和发现预测生物标志物的基础。
研究文章 热气球事故的人为因素分析与分类系统分析
尽管相对于总飞行次数而言，热气球事故并不常见，但过去二十年来，热气球事故的发生率却显著上升。本研究旨在对之前确定的热气球事故致病因素进行分类。分析了 103 份 NTSB（美国国家运输安全委员会）事故报告，并使用 HFACS（人为因素分析和分类系统）作为框架对热气球事故的致病因素进行分类。确定了导致热气球事故的因素的相对重要性。我们发现环境因素是最重要的致病因素，其次是技能错误，是第二大致病因素。我们的研究结果将有助于制定对策，防止未来再次发生热气球事故和事件，并可能深入了解与气球坠毁严重程度相关的高风险因素。引用本文：B. Kilic“通过人为因素分析和分类系统分析热气球事故”航空航天技术杂志，第13，第1，页2020 年 1 月 17-24 日 人为因素分析和分类分析
飞行员工作生活质量的探索性因素分析
医科大学。Dena Journal，5（3 和 4），28-37。Hunker，IK（2014）。酒店业的工作生活质量——临时工的视角。哥本哈根商学院。Ilkhanizadeh，S.，和 Karatepe，OM（2017）。对航空业企业社会责任后果的考察：工作投入、职业满意度和发声行为。航空运输管理杂志，59，8-17。Jayakumar，A.，和 Kalaiselvi，K.（2012）。工作生活质量——概述。国际市场营销、金融服务和管理研究杂志，1（10），140-151。Kaiser，HF（1991）。主成分的系数 alpha 和 Kaiser-Guttman 规则。心理报告，68（3），855-858。 Krueger, P.、Brazil, K.、Lohfeld, L.、Edward, HG、Lewis, D. 和 Tjam, E. (2002)。组织特定的工作满意度预测因素：加拿大多站点工作生活质量横断面调查结果。检索自 http://www.biomedcentral.com/content/pdf/1472-6963-2-6.pdf Lau, RSM (2000)。QWL 和绩效：对服务利润链模型中两个关键要素的临时调查。国际服务业管理杂志，11 (5)，422-437。Maurino, DE、Reason, J.、Johnston, N. 和 Lee, RB (2017)。超越航空人为因素：高科技系统中的安全性。纽约：劳特利奇。Mirsepasi, N. (2005)。战略人力资源管理和工作关系（展望全球化）。德黑兰：Mir 出版。 Nekouei, MH、Othman, M. Bt.、Masud, J. Bt. 和 Ahmad, A. Bt. (2014)。伊朗政府机构员工的工作生活质量和工作满意度。《基础与应用科学研究杂志》，4 (1)，217-229。Otto, JL 和 Webber, BJ (2013)。美国空军遥控飞机飞行员的心理健康诊断和咨询。《医学监测月报》，20 (3)，3-8。Robbins, SP (1989)。组织行为：概念、争议和应用。新泽西：Prentice Hall。Rossi, AM、Perrewee, PL 和 Sauter, SL (2006)。压力和工作生活质量。格林威治：信息时代出版社。Srivastava, S. 和 Kanpur, R. (2014)。工作生活质量研究：关键要素及其影响。IOSR-JBM，16 (3)，54-59。Thompson, MN，和 Subich, LM (2006)。社会地位与职业决策过程的关系。职业行为杂志，69 (2)，289-301。Von dem Knesebeck, O.、Mnich, E.、Angermeyer, MC、Kofahl, C. 和 Makowski, A. (2015)。德国之翼空难后抑郁症耻辱感的变化——来自德国人口调查的结果。情感障碍杂志，186，261-265。Walton, RE (1975)。工作生活质量标准。在 LE Davis、AB Cherns 和同事（编辑）的《工作质量》（第 91-104 页）中。纽约：自由出版社。Wiegmann，DA 和 Shappell，SA（2017 年）。航空事故分析的人为错误方法：人为因素分析和分类系统。纽约：劳特利奇。
飞行员工作生活质量的探索性因素分析
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关于航空事故中人为失误的人为因素分析...
程蓉 中国民航飞行学院广汉分校，四川广汉 618307 sancer123@163.com 摘要——本研究旨在分析导致维修失误的人为因素，并采取纠正措施，以消除或降低未来发生类似失误的概率。借助人为因素理论，通过对维修相关的航空事故和人为失误引起的事件进行深入分析和研究，发现有十二种人为因素可能导致维修失误。通过培训和学习，航空维修技术人员 (AMT) 可以了解可能导致失误和事故的组织、工作组和个人因素之间的相互作用，AMT 可以学会在未来主动预防或管理它们。这样的研究很有价值，因为维修失误会对航空业的安全和经济造成影响[1]。
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