“公正文化是指一种支持价值观的共享责任体系,组织对其设计的系统负责,并以公平公正的方式对 [成员] 的行为做出反应。反过来,[成员] 则对其选择的质量负责,并负责报告其错误和系统漏洞。” - Outcome Engenuity LLC (2012)。公正文化:管理人员培训。共同努力确保安全,为我们的会员提供健康安全的环境,并照顾好我们的设备。我们的准备、可靠性和声誉取决于信任的环境,在这种环境中,成员知道安全实践和行为是什么,它们对每个人的健康至关重要,以及我们所有人都必须对彼此负责,遵守我们的理想安全要求和流程——这被称为“公正文化”,它是 CAP 理想安全文化的重要组成部分。理想公正文化的特征包括:人们…… • 了解可接受和不可接受的行为。• 积极认可提出安全问题。• 充分配合安全审查,并知道他们将得到公平公正的对待。• 对真正疏忽、鲁莽的行为负责。关注行为 在查找和解决导致安全事件的因素时,并非所有行为都是平等的。通常,组织对安全事件的响应基于结果的严重性(或可能的严重性)。重大事故的处理比轻微的“小事故”更为积极。在理想的公正文化中,解决安全管理系统中的漏洞和任何不理想的人类行为应该是我们的主要关注点,而不仅仅是结果的严重性。在 CAP 等安全系统中思考人类行为的一种方式是从人为错误、高风险行为和鲁莽行为的角度来思考。以下这些术语的描述来自安全用药研究所(人为错误、高风险行为和鲁莽行为之间的差异是公正文化的关键 | 安全用药实践研究所 (ismp.org))。人为错误是由于我们感知、思考和行为方式的局限性而导致的无意行为或不作为。这不是行为选择 - 我们没有选择犯错,但我们都会犯错。高风险行为不同于人为错误。鲁莽行为是有意识地忽视重大且不合理的风险。如果没有充足的睡眠,人类它们是个人在忽视与选择相关的可能的安全损失或错误地认为风险微不足道或合理时做出的行为选择。个人……了解他们正在承担的风险并明白这是巨大的。人为错误 在人为错误的情况下,可能导致不安全结果的因素源于与压力、疲劳、分心等相关的人为局限性。例如,睡眠不足是导致工作场所错误的重要因素。
本文档及其所述技术的目标用户主要是从设计生命周期的早期阶段开始就参与具有大量交互组件的产品的系统工程师。不要求工程师具备人为因素、认知工程或心理学方面的特定背景,但使用该方法的工程师有时可能需要人为因素专家的帮助来解决特定问题。虽然人为因素专业知识对于该过程并非必不可少,但对新系统所处领域和环境的理解更为重要。事实上,该技术可以看作是一种允许工程师将其应用领域专业知识应用于用户界面设计问题和界面设计决策的可靠性影响的方法。
人为错误是我们这个时代几乎每个行业和职业的研究主题。这个术语是我们日常语言的一部分,大多数人都能直观地理解,但是,假设每个人对人为错误的理解都相同还为时过早。例如,人为错误用于描述人为行为的结果或后果、事故的因果因素、故意违规以及人类采取的实际行动。因此,研究人员很少就具体定义或如何防止人为错误达成一致。本文的目的是使用 Walker 和 Avant (1995) 描述的概念分析来探索人为错误的具体概念。研究了人为错误的概念,目前在各种行业和职业的文献中使用。描述了定义属性和典型、边界和相反情况的示例。还讨论了人为错误的前因和后果,并提供了人为错误的定义。
摘要 本文支持公共秩序紧急委员会审查“错误信息和虚假信息的影响、作用和来源,包括社交媒体的使用”。1 本文广泛使用社交媒体一词,指旨在使第三方能够交互、创建和共享内容(包括消息、视频、音频和图像)的应用程序。本文不对在线信息操纵和车队做出事实调查。相反,本文的目的是加深对错误、虚假和恶意信息的信息环境的理解,了解它们是如何被监管的,以及它们如何与车队相交叉。社交媒体是车队的中枢神经系统,对其作用的探索涉及众多领域,例如法律、心理学、历史、社会学和公共政策等。即使在法律范围内,适用的法律(以及法律中的重大漏洞)也太多,无法详细探讨。我会尽可能为感兴趣的读者提供更多细节,我会在脚注中提供,我也鼓励读者仔细阅读本文引用的许多资源。本文的结构如下。第一部分探讨了 Convoy 中使用的各种社交媒体、错误、虚假和恶意信息的含义、其传播方式、心理和影响。第二部分和第三部分探讨了如何监管社交媒体上的信息操纵。监管有两个相关角度。首先,哪些法律监管使用或传播错误、虚假或恶意信息的用户和其他实体?第二部分将探讨监管的这一方面。例如,这是一个关于个人是否犯下罪行或因传播虚假信息而承担民事责任的问题。这一分析的一个必要部分是言论自由权:其价值、应用和限制。第二,社交媒体提供商在处理错误、虚假和恶意信息方面有哪些法律和治理责任?第三部分将对此进行探讨,并分析监管社交媒体公司的法律以及它们如何通过内容审核进行自我监管。2
• 有效性 – 在实验室、模拟器或现场收集的概率 • 同一系统和相同情况下的数据很少可用,尤其是在新设计时。• 可行性 – 灾难性事件所需的 10**-9 故障率 - 试验永远无法产生这些级别的数据,其中涉及人类,当然也不是新设计。• 范围 – “自动”行为为 5 x 10 -5 到 5 x 10-3 – “基于规则”行为为 5 x 10-4 到 5 x 10-2 – “基于知识”行为为 5 x 10-3 到 5 x 10-1 • 但是,有充分的理由采取数字方法 – “数字总比没有数字好”
鉴于英国医疗保健领域数字系统的激增(DHSC 2018、苏格兰政府 2018、威尔士政府 2021、爱尔兰政府 2020),对此类系统的集成和互操作性的需求变得越来越迫切。今年的事故报告继续显示,系统间信息的手动转录会导致可预防的错误。此外,由于信息没有以合适的可访问方式呈现,因此错失了利用信息支持临床决策的机会。例如,EPR 中对于支持输血决策至关重要的临床信息并不总是可供所有参与决策的人员访问。为了在不可互操作的系统中提供信息,将信息从一个系统手动传输到另一个系统会导致严重的数据完整性问题。这种手动传输通常使用口头报告、纸质记录或从一个 IT 系统到另一个 IT 系统的转录来完成。不同组织对于信息存储位置和方式的选择各不相同,需要检查信息的系统列表也不断扩大,对于压力越来越大的医疗团队来说,全面审查所有系统以获取可能相关的信息变得不切实际。
第七届国际免疫障碍国际会议将包括主题演讲,全体会议,海报演示文稿和展示该领域最新技术和服务的展览区。从2025年3月8日至10日加入印度海得拉巴,我们探讨了“从基因发现到新疗法”的主题,并塑造了当前免疫力错误的未来。
人类与他们的原始前辈相比有了很大的进步。由于拥有优越的大脑皮层,人类发展出了其他动物(包括灵长类动物和其他哺乳动物)所没有甚至无法想象的特征和能力。这些包括思想;语言(数百种语言),口头和书面,用于他们之间交流;创作音乐并创造了大量乐器来演奏;发明了数学、物理和化学;发展了农业来维持和养活大众;建造了带有供水和污水系统的房屋、宫殿和金字塔;创立了数百种宗教并建造了数千座礼拜堂;制造了交通工具(汽车、火车、轮船、飞机和航天飞机);铺设了机场和无数英里的公路和铁路;建立了公司、大学、医院和研究实验室;建造了体育设施,例如奥运会和所有运动项目的体育场馆;创建了酒店、餐馆、咖啡馆、报纸和杂志;发现了神奇的 DNA 双螺旋结构及其基因组,其中包含 23,000 个编码基因,其中包含构建大脑和 200 种其他身体组织的指令;开发了外科手术并发明了治疗每年可能导致数百万人死亡的疾病的药物;并建立了纸币来取代金币和银币。人类建立了包括君主制、独裁制、民主制和伪民主制在内的政府;规定
概述[从序言中摘录]对于许多哲学家来说,科学的核心目的是产生可靠的知识。但具有讽刺意味的是,科学的历史散布着错误。对于许多人来说,也许这些只是令人尴尬的失败,可以轻松地承认并投入阴影。相比之下,在本书中,我庆祝了这些错误。它们是科学过程和进步的组成部分。新知识的成本是错误的风险。传统上,哲学家专注于科学的独特方法和纪律处分,以建立可靠的知识。错误似乎是一个烦人的 - 在真正的知识方面的分心。在这里,我详细介绍了科学家的反应和确定错误。基于历史分析,我还建议从更务实的角度(展望未来),科学家如何有效地管理不可避免的错误。尽管许多哲学家(以及历史学家和社会学家以及科学家本身)对错误进行了不同的评论,但我们需要一种全面而系统的方法来组织我们的理解和指导科学家实践:科学错误的哲学。因此,本书对科学错误进行了深思熟虑的思考。的确,一项协调的研究得出了一些意外的结论。例如,“负”知识具有“积极”的作用。也就是说,我们应该对比true-or-False(已知)与不确定性(未知)进行对比。错误导致在多个级别上改善方法。因此,证明标准升级。理解特定的错误有助于加深知识的准确性和准确性,即使某些较早的概念被放弃为“错误”。因此,我们可以概念化知识,而不是“真实”与“错误”,而是拥抱两种形式的知识。知识的质量有所提高。展望未来,我们可以通过对错误的更系统的关注来改善科学实践。我们可以通过故意探索可能未解决的错误来源来培养一种加深知识的习惯。
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