Microsleep Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Motor vehicle accidents remain a major cause of death and injury despite recent reductions related to enforcement of speed restrictions and maximum blood alcohol levels. In 1996 there were over 2000 fatalities and approximately 20,000 serious injuries in Australia from motor vehicle accidents (Ferguson, Amoako et al. 2000). In Australia road traffic accidents are the seventh highest cause of years of life lost due to premature mortality (Van Der Weyden 1999). Alcohol, excessive speed, inexperience and sleep related fatigue (sleepiness) have been implicated as major causes of motor vehicle accidents. The Canadian Expert Panel stated "Driver fatigue has long been recognised as a major risk factor for commercial drivers. Estimates of the percentage of crashes that are partially or completely attributable to fatigue range from 1 to 56 percent, depending on the database examined, the level of detail gathered from crash investigations, and the study methodology employed” (Vespa 1998). Sleep related fatigue impairs reaction times, vigilance and peripheral vision, and ultimately results in falling asleep inappropriately (Akerstedt 1988) (Dinges, Pack et al. 1997) (Williamson, Feyer et al. 1996) (Russo, Thorne et al. 1999). These periods of falling asleep are initially very brief “microsleeps”, but as fatigue increases longer periods of sleep occur. These microsleeps can result in accidents due to failure to respond appropriately to the environment, such as obstacles and adjusting steering and speed. Impaired performance due to driver fatigue has been demonstrated on simulated driving tasks (Nilsson, Nelson et al. 1997). Fatigue and microsleeps cause speed variability and an increase in lane drift, which can result in drifting into an adjacent lane or off the road, resulting in accidents (Riemersma, Sanders et al. 1977).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,051 | 0,011 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».