The Case for Addressing Operator Fatigue
Notice bibliographique
Résumé
Sleep deficiency, which can be caused by acute sleep deprivation, chronic insufficient sleep, untreated sleep disorders, disruption of circadian timing, and other factors, is endemic in the U.S., including among professional and non-professional drivers and operators. Vigilance and attention are critical for safe transportation operations, but fatigue and sleepiness compromise vigilance and attention by slowing reaction times and impairing judgment and decision-making abilities. Research studies, polls, and accident investigations indicate that many Americans drive a motor vehicle or operate an aircraft, train or marine vessel while drowsy, putting themselves and others at risk for error and accident. In this chapter, we will outline some of the factors that contribute to sleepiness, present evidence from laboratory and field studies demonstrating how sleepiness impacts transportation safety, review how sleepiness is measured in laboratory and field settings, describe what is known about interventions for sleepiness in transportation settings, and summarize what we believe are important gaps in our knowledge of sleepiness and transportation safety.
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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 | 0,017 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 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 ».