Situational Awareness Decision Environment Continuity

域 ID	domain.situational-awareness-decision-environment-continuity
C 层级	C6
研究对象	Situational Awareness Decision Environment Continuity
持续性作用	未命中更高层边界、载体、能力、转换或生态规则，暂归为具体场景的局部可能性解锁。
证据状态	待审查
仓库路径	domains/c6-local-unlocking/situational-awareness-decision-environment-continuity

Situational Awareness Decision Environment Continuity是 Human Infra 对“Situational Awareness Decision Environment Continuity”建立的稳定研究域；其对象边界由仓库材料界定为：Situational Awareness Decision Environment Continuity 研究主体如何形成对环境、任务状态、风险信号和下一步行动的共同理解，防止复杂系统中的误判和迟滞。^[1]

本页只描述一个稳定对象：Situational Awareness Decision Environment Continuity。它不等同于单一产品、个体方案或既成疗效；同名活动若具有不同对象、终点或治理责任，应另建页面而不是合并结论。

• Situation awareness、sensemaking、decision environment、shared mental model、decision support 和 risk picture。
• 医疗、应急、航空、工业、软件运维、AI 协作和团队任务中的状态感知。
• 信息显示、告警、态势图、交接、训练、团队沟通和决策支持如何影响判断质量。

本域位于 C6：局部可能性解锁层。解除具体疾病、流程、家庭、社区或服务阻塞；影响通常局部且依赖情境，不自动外推为总体寿命效果。

原域给出的持续性作用为：未命中更高层边界、载体、能力、转换或生态规则，暂归为具体场景的局部可能性解锁。。在证据上必须区分直接作用、间接作用和条件保障；除非出现预先定义的生存、功能、风险或连续性终点，不能把过程完成或机制合理性写成“实现有效永生”。

• 信号可见性、信息延迟、上下文完整性、共享心智模型、预测能力、决策时间和升级路径。
• 状态看板、告警、日志、handoff、briefing、debriefing、团队沟通和 AI 决策支持。
• 过度可视化、错误态势图、虚假确定性、算法权威和敏感信息暴露风险。

Situational Awareness Decision Environment Continuity
  -> 改变上述可测变量与约束
  -> 改变主体能力、载体状态或外部路径可达性
  -> 改变失败率、恢复时间、资源消耗或不可逆损失风险
  -> 只有在适用对象与时间窗内改善最终功能/生存/连续性终点，才支持持续性收益

反向解释同样必要：变量变化可能只是相关、测量偏差或代理终点变化，不能自动归因于该域中的某项干预。

• 定义对象、适用人群、情境和时间窗；
• 建立可测变量、基线、对照和失败阈值；
• 比较预防、修复、替代、制度或信息路线，并把副作用与机会成本纳入。

路线比较至少要记录前置依赖、可验证终点、失败阈值、替代路线和退出条件；未来路线一律按“条件性”处理，不写虚假实现年份。

上游或高层约束：

• 治理、风险与公平专题
• 风险工程
• 资源与社会基础设施

下游技术或相邻对象：

• 长期闭环生命支持
• Information Integrity Trust
• Alert Fatigue Interruption Signal Management Continuity
• Human Factors Ergonomics Task System Continuity
• Handoff Checklist Procedure Reliability Continuity

若主要路线不能达到最终终点，应比较风险预防、损伤修复、功能替代、流程改造、社会支持或退出/转介等替代方案，而不是以增加复杂度代替证据。

2026-07-25 结构化审查完成；原域材料没有外部 Source Signals。当前只有仓库对象定义和问题分解，科学、医学、工程、法律或社会效果均属证据不足。

最低验证要求是：明确适用对象、基线、对照、时间窗、测量误差和预注册终点；同时报告不良结果、失败案例和分布差异。过程指标只能证明过程发生，不能单独证明主体风险下降。

反证条件：若在合格设计中未改善预设最终终点、净风险上升、效果不能重复、只在不相关模型成立，或依赖不可接受的资源与治理假设，则应降低本域路线的证据等级。

• 对象漂移：把多个不同对象、场景或人群混成一个平均结论。
• 代理终点替代：把点击、完成率、分子指标、短期性能或局部成功当作长期净收益。
• 因果越界：把相关性、机制合理性、体外/动物结果、早期临床或预测模型写成已证实的人体效果。
• 可达性失败：技术存在但人员、成本、供应链、法律、基础设施或维护使其不可用。
• 风险转移：局部风险下降但把负担转移给其他器官、家庭、群体、时间段或公共系统。
• 本页不提供个体诊断、治疗、用药、寿命预测、法律决策或危险实验操作建议。

1. 哪个最终终点最能代表本域对主体持续性的真实贡献？
2. 哪些变量是因果中介，哪些只是相关指标或记录偏差？
3. 效果在不同人群、地区、资源水平和长期时间尺度上是否可重复？
4. 何种失败阈值应触发暂停、替代、转介或治理升级？
5. 本域与相邻页面的边界是否足够稳定，是否仍存在需要拆分的对象？

以下内容来自受治理的 Human Infra 域 README，用于保留项目问题分解和历史语境；其中外部事实仍以证据页为准。^[2]

Situational Awareness Decision Environment Continuity 研究主体如何形成对环境、任务状态、风险信号和下一步行动的共同理解，防止复杂系统中的误判和迟滞。

核心问题：人在复杂环境中不是缺少信息，而是需要正确感知、理解、预测和协同决策。

• Situation awareness、sensemaking、decision environment、shared mental model、decision support 和 risk picture。
• 医疗、应急、航空、工业、软件运维、AI 协作和团队任务中的状态感知。
• 信息显示、告警、态势图、交接、训练、团队沟通和决策支持如何影响判断质量。

主体行动需要知道当前发生了什么、意味着什么、下一步可能发生什么
  -> 情境感知把信号、上下文、预测和团队理解组织成决策环境
  -> 感知缺失或理解错位会导致迟滞、误判、重复劳动和错误升级
  -> 决策质量和协作效率下降，风险窗口扩大
  -> 主体有效时间与系统恢复能力受损
  -> 因而情境感知是主体持续性的判断环境层

• 信号可见性、信息延迟、上下文完整性、共享心智模型、预测能力、决策时间和升级路径。
• 状态看板、告警、日志、handoff、briefing、debriefing、团队沟通和 AI 决策支持。
• 过度可视化、错误态势图、虚假确定性、算法权威和敏感信息暴露风险。

• AHRQ TeamSTEPPS situation monitoring and shared mental model materials。
• NASA / aviation human factors literature on situation awareness。
• NIST AI RMF and human-centered AI risk language。

• 本域不提供现场指挥、急救调度、军事/安全行动、个人风险评分或 AI 自动决策部署方案。
• 不提供绕过组织指挥链、监控员工、实时定位个人或敏感态势收集方法。
• 不收集现场位置、患者/员工/事故个案、组织内部日志、安防数据或敏感操作资料。

• 上游：information-integrity-trust/、alert-fatigue-interruption-signal-management-continuity/、human-factors-ergonomics-task-system-continuity/。
• 下游：handoff-checklist-procedure-reliability-continuity/、automation-bias-mode-confusion-oversight-continuity/、emergency-alerts-communications/。

• 证据来源：Human Infra仓库研究材料：只支持对象定义与仓库溯源；外部证据缺失。^[2]

• 研究域全景索引
• C6研究域
• 技术路线全景索引
• 证据地图与支持边界
• 争议、未知与禁止推论
• Human Infra 仓库：domains/c6-local-unlocking/situational-awareness-decision-environment-continuity