Impact of Video Advertising on Driver Fixation Patterns
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
To assess driver distraction because of video advertising signs, eye fixation data were collected from subjects who passed four video advertising signs, three at downtown intersections and one on an urban expressway. On average, drivers glanced at the signs on 45% of the occasions on which the signs were present. When drivers looked, they made 1.9 glances, on average, with an average duration per glance of 0.48 s. The distribution of eye fixations on intersection approaches where video signs were visible was compared with that on approaches on which video signs were not visible. No significant differences were found in the number of glances made at traffic signals or street signs. On the video approach, a greater proportion of glances were made at the speedometer and rearview mirrors. Glances were made at short headways and occasionally in unsafe circumstances. In the downtown area, glances at static commercial signs were made at larger angles and at shorter headways than was the case for video signs. A comparison of the results with those of other studies showed that video signs were less likely to be looked at than traffic signs (about half the time versus virtually every time, respectively) and that individual average glance durations and total durations were similar to those found for traffic signs in rural environments. These results apply to particular video signs in particular environments. Another on-road study indicates that a video sign on a curve that is close to the line of sight and visible for an extensive period is particularly distracting.
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.
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découle