1 resultado para Aprendizado de máquina. Aprendizado semissupervisionado.Classificação multirrótulo. Parâmetro de confiabilidade

em RCAAP - Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal


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A aviação, enquanto elemento crucial na aproximação entre culturas, povos e esforços de guerra, atravessa atualmente um período de elevada valorização e consequente evolução da sua componente de Segurança de Voo (SV). A larga maioria das ocorrências aeronáuticas resultam de falhas humanas, isto é, são grandemente oriundas de erros na interface homem-máquina. Tal facto, alerta para a pertinência da criação, e posterior aplicação, de um sistema cada vez mais eficaz de análise e classificação das causas das ocorrências. A Força Aérea (FA) recorre, desde 1999, ao anexo F do RFA 330-1 para proceder à classificação das causas das ocorrências, o qual, face às necessidades atuais – frequentemente aventadas por quem proximamente lida com esta área – poderá beneficiar com um trabalho periódico de estudo e reformulação, catalisador de um processo de análise e de classificação cada vez mais ajustado às exigências da realidade envolvente. A presente dissertação propõe uma abordagem de classificação e análise de Fatores Humanos (FH) adaptada ao contexto da FA, a qual se convencionou designar por abordagem HFACS adaptada à FA. Para tal, utilizou-se uma metodologia essencialmente qualitativa, recorrendo a entrevistas semiestruturadas a Oficiais e Civis da FA com experiência direta e indireta nesta área. A abordagem HFACS adaptada, neste estudo, à FA, revelou-se como uma resposta adequada às necessidades atuais, quer em termos de pressupostos teórico-práticos, quer no plano fundamentalmente prático, também aqui operacionalizado através do seu teste a quatro relatórios de ocorrências reais.