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Enregistrement W1561549457 · doi:10.4271/2009-01-0784

Driver’s Attitudes Toward the Safety of In-Vehicle Navigation Systems

2009· article· en· W1561549457 sur OpenAlexaff
Andrew Varden, Jonathan Haber

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHuman-Automation Interaction and Safety
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVehicle safetyComputer scienceAeronauticsTransport engineeringAutomotive engineeringComputer securityEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is anecdotal evidence of drivers blindly following in-vehicle navigation system (IVNS) commands. IVNSs have shown to be distracting and mishaps with the device have entered popular culture as a source of comedy. Manufactures have reacted by warning drivers of the dangers involved in operating the devices and in some cases prevent address input while moving. While IVNSs are increasingly being used, do drivers perceive their use as distracting, potentially misleading, and thus dangerous? We conducted an online survey of over 200 drivers to determine their attitudes toward safety while using these devices. This was followed by a series of interviews with an additional 20 drivers to provide more in-depth results. Drivers reported that distraction is not a big issue for them when using an IVNS, with only 8% reporting that the device was too distracting at times. Over 90% of respondents believe IVNSs do not have a harmful or potentially injurious effect and they are not wary of the device. They also placed more trust in directions from IVNSs than from people. There is a discrepancy between drives attitudes towards safety and potential dangers of using an IVNS. Drivers may be unaware of how distraction affects their driving. Some did not feel using an IVNS was dangerous at all because they are ultimately responsible for any incidents while driving.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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