Investigation of Behavioral Adaptation to Lane Departure Warnings
Notice bibliographique
Résumé
Behavioral adaptation describes the collection of behaviors that occur after a change in the road traffic system. Typically, those behaviors not intended by the initiators of the change having a negative impact on safety are of particular interest. Although behavioral adaptation is frequently cited as an explanatory variable for observed discrepancies between engineering estimates and actual outcomes of safety interventions, a thorough understanding of behavioral adaptation does not, at present, exist. Most theories posit that a driver’s goal to maintain an acceptable level of risk will determine if and when behavioral adaptation will occur; few models incorporate individual driver characteristics into their explanation of behavioral adaptation. Recently, a qualitative model of behavioral adaptation was proposed. The model predicts that the degree of behavioral adaptation to a novel road safety intervention depends on several psychological characteristics of the individual, including propensity to trust automation, “locus of control,” and inclination toward sensation-seeking. To test the predictions of this model, simulator and test-track studies were conducted to investigate the ability of lane departure warnings to induce behavioral adaptation in drivers performing a secondary number-entry task. While the presence of reliable warnings in both settings improved lane-keeping performance, drivers tended to report a high degree of trust in both accurate and inaccurate systems, despite the intentional infidelity of the latter. Externals and low sensation-seekers were more likely to report an increase in trust in the system, regardless of its accuracy. The collective results from both studies indicate that, because of the propensity of some people to trust unreliable or faulty devices, caution should be used in attempting to predict the aggregate safety benefits of these systems.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».