This paper presents study of 115 gr

This paper presents study of 115 grounding accident reports from the Safety Investigation Authority of Finland and Marine Accident Investigation Branch of the UK, as well as 163 near-miss grounding reports from ForeSea and Finnpilot incident databases. The objective was to find the type of knowledge that can be extracted from such sources and discuss the usability of accident and incident reports for evidence-based risk modeling. A new version of Human Factors Analysis and Classification System (HFACS) is introduced as a framework to review the accident reports. The new positive taxonomy as Safety Factors, which are based on high level positive functions that are prerequisite for safe transport operations, is used for reviewing the incident reports. Accident reports are shown as a reliable source of evidence to extract the most significant contributing factors in the events. Mandatory incident reports are considered useful for understanding the effective barriers as risk control measures. Voluntary incident reports, though, are seen as not very reliable in their current form to be used for evidence-based risk modeling.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เอกสารนี้นำเสนอการศึกษา 115 ดินรายงานอุบัติเหตุจากความปลอดภัยสอบสวนอำนาจของฟินแลนด์และสาขาสอบสวนอุบัติเหตุทางทะเลของสหราชอาณาจักร เป็น 163 ดินใกล้นางสาวรายงานจากฐานข้อมูลเหตุการณ์ ForeSea และ Finnpilot วัตถุประสงค์เพื่อ หาชนิดของความรู้ที่สามารถสกัดได้จากแหล่งดังกล่าว และหารือเกี่ยวกับการใช้งานอุบัติเหตุและเหตุการณ์รายงานการสร้างแบบจำลองความเสี่ยงตามหลักฐาน ได้ รุ่นใหม่ของมนุษย์วิเคราะห์ปัจจัยและระบบการจัดประเภท (HFACS) ถูกนำมาใช้เป็นกรอบเพื่อทบทวนรายงานอุบัติเหตุ ระบบภาษีบวกใหม่เป็นปัจจัยความปลอดภัย ซึ่งเป็นไปตามฟังก์ชันบวกระดับสูงที่มีข้อกำหนดเบื้องต้นสำหรับการดำเนินการขนส่งที่ปลอดภัย ใช้สำหรับการตรวจทานรายงานเหตุการณ์ รายงานอุบัติเหตุจะถูกแสดงเป็นแหล่งน่าเชื่อถือของหลักฐานการแยกปัจจัยสำคัญที่สุดในเหตุการณ์ รายงานเหตุการณ์บังคับจะถือว่าเป็นประโยชน์สำหรับการทำความเข้าใจเกี่ยวกับอุปสรรคมีประสิทธิภาพเป็นมาตรการควบคุมความเสี่ยง รายงานเหตุการณ์ภาคสมัครใจ แม้ว่า ถูกมองว่าไม่น่าเชื่อถือในรูปแบบปัจจุบันจะใช้สำหรับการสร้างโมเดลความเสี่ยงตามหลักฐาน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทความนี้นำเสนอการศึกษาของ 115 รายงานการเกิดอุบัติเหตุดินจากการสอบสวนความปลอดภัยของประเทศฟินแลนด์และอุบัติเหตุทางทะเลสาขาการสืบสวนของสหราชอาณาจักรเช่นเดียวกับ 163 ใกล้พลาดรายงานจากดิน ForeSea และ Finnpilot ฐานข้อมูลเหตุการณ์ที่เกิดขึ้น โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อหาชนิดของความรู้ที่สามารถสกัดได้จากแหล่งต่าง ๆ และหารือเกี่ยวกับการใช้งานของการเกิดอุบัติเหตุและเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นรายงานสำหรับการสร้างแบบจำลองความเสี่ยงตามหลักฐาน รุ่นใหม่ของมนุษย์ปัจจัยการวิเคราะห์และการจัดระบบ (HFACS) ถูกนำมาใช้เป็นกรอบในการตรวจสอบรายงานอุบัติเหตุ อนุกรมวิธานบวกใหม่เป็นปัจจัยด้านความปลอดภัยซึ่งจะขึ้นอยู่กับการทำงานในเชิงบวกในระดับสูงที่มีความจำเป็นสำหรับการดำเนินการขนส่งที่ปลอดภัยจะใช้สำหรับการตรวจสอบรายงานเหตุการณ์ที่เกิดขึ้น รายงานการเกิดอุบัติเหตุดังกล่าวเป็นแหล่งที่เชื่อถือได้ของหลักฐานที่จะดึงปัจจัยที่สำคัญที่สุดในเหตุการณ์ที่เกิดขึ้น รายงานเหตุการณ์ที่เกิดได้รับคำสั่งจะถือว่าเป็นประโยชน์สำหรับการทำความเข้าใจเกี่ยวกับปัญหาและอุปสรรคที่มีประสิทธิภาพเป็นมาตรการในการควบคุมความเสี่ยง รายงานเหตุการณ์ที่เกิดความสมัครใจแม้ว่าจะถูกมองว่าไม่น่าเชื่อถือมากในรูปแบบปัจจุบันของพวกเขาที่จะใช้สำหรับการสร้างแบบจำลองความเสี่ยงตามหลักฐาน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

บทความนี้นำเสนอการศึกษารายงานอุบัติเหตุ 115 สายดินจากความปลอดภัยอำนาจในการสอบสวนคดีของฟินแลนด์และอุบัติเหตุทางทะเลสาขาการสืบสวนของ UK เช่นเดียวกับ 163 ใกล้คุณ ดิน รายงานจาก foresea และฐานข้อมูลเหตุการณ์ finnpilot . มีวัตถุประสงค์เพื่อหาชนิดของความรู้ที่สามารถสกัดได้จากแหล่งข้อมูลต่างๆ เกี่ยวกับการใช้งานของอุบัติเหตุและรายงานความเสี่ยงตามแบบ . เวอร์ชั่นใหม่ของระบบการวิเคราะห์และจำแนกปัจจัยมนุษย์ ( hfacs ) มาใช้เป็นกรอบเพื่อทบทวนรายงาน อุบัติเหตุ . ใหม่ ขณะที่ปัจจัยบวกด้านความปลอดภัย ซึ่งจะขึ้นอยู่กับฟังก์ชั่นบวกระดับที่เบื้องต้นสำหรับการดำเนินงานขนส่งปลอดภัย ใช้เพื่อทบทวนเหตุการณ์รายงาน รายงานอุบัติเหตุแสดงเป็นแหล่งที่น่าเชื่อถือของหลักฐานเพื่อสกัดปัจจัยสำคัญในเหตุการณ์ รายงานเหตุการณ์บังคับ ถือว่าเป็นประโยชน์สำหรับความเข้าใจอุปสรรคได้อย่างมีประสิทธิภาพ เนื่องจากมาตรการควบคุมความเสี่ยง รายงานโดยสมัครใจ แต่ถูกมองว่าไม่ค่อยเชื่อถือในรูปแบบปัจจุบันของพวกเขาที่จะใช้สำหรับการสร้างแบบจำลองความเสี่ยงตามหลักฐาน .