XRIndex: a brief screening tool for individual differences in security threat detection in x-ray images
Notice bibliographique
Résumé
X-ray imaging is a cost-effective technique at security checkpoints that typically require the presence of human operators. We have previously shown that self-reported attention to detail can predict threat detection performance with small-vehicle x-ray images (Rusconi et al., 2012). Here, we provide evidence for the generality of such a link by having a large sample of naïve participants screen more typical dual-energy x-ray images of hand luggage. The results show that the Attention to Detail score from the autism-spectrum quotient (AQ) questionnaire (Baron-Cohen et al., 2001) is a linear predictor of threat detection accuracy. We then develop and fine-tune a novel self-report scale for security screening: the XRIndex, which improves on the Attention to Detail scale for predictive power and opacity to interpretation. The XRIndex is not redundant with any of the Big Five personality traits. We validate the XRIndex against security x-ray images with an independent sample of untrained participants and suggest that the XRIndex may be a useful aid for the identification of suitable candidates for professional security training with a focus on x-ray threat detection. Further studies are needed to determine whether this can also apply to trained professionals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».