An Empirically Based Suggestion for Reformulating the Glance Duration Criteria in NHTSA's Visual-Manual Interaction Guidelines
Notice bibliographique
Résumé
<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">NHTSA recently proposed performance guidelines for visual-manual interaction with non-driving related in-vehicle systems. While a commendable effort to reduce distraction related crashes, in part they seem overly strict. In particular, NHTSA proposes that for each driver performing a secondary task, no more than15 % of the off-road eye glances can be longer than 2.0 s, and 21 in 24 drivers must meet this criterion.</div><div class="htmlview paragraph">The applicability of this criterion was assessed in a study using data from two eye-tracker based studies, involving 35 subjects performing a range of secondary tasks on normal roads.</div><div class="htmlview paragraph">Results showed that over tasks, the average off-road glance duration lengths were quite robust within drivers but varied widely between drivers. Off-road glance duration length thus seems more to reflect individual driver attention allocation strategy than in-vehicle task complexity.</div><div class="htmlview paragraph">Also, several drivers failed to meet the suggested criterion. Assuming that their relative prevalence can be generalized to the general driver population, then as many as one in six drivers may display the type of naturally long off-road glances that will make them fail to meet the criterion. It follows that any task tested by a group of randomly selected drivers likely will fail, since the suggested performance criterion does not allow for this natural driver variability.</div><div class="htmlview paragraph">As currently written, the proposed compliance testing thus risks disqualifying many in-vehicle systems independently of how well they are designed. The criterion therefore needs to be reformulated, e.g., by measuring compliance on a group level rather than on an individual level.</div></div>
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».