Failure to Detect Critical Auditory Alerts in the Cockpit
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to test whether inattentional deafness to critical alarms would be observed in a simulated cockpit. BACKGROUND: The inability of pilots to detect unexpected changes in their auditory environment (e.g., alarms) is a major safety problem in aeronautics. In aviation, the lack of response to alarms is usually not attributed to attentional limitations, but rather to pilots choosing to ignore such warnings due to decision biases, hearing issues, or conscious risk taking. METHOD: Twenty-eight general aviation pilots performed two landings in a flight simulator. In one scenario an auditory alert was triggered alone, whereas in the other the auditory alert occurred while the pilots dealt with a critical windshear. RESULTS: In the windshear scenario, II pilots (39.3%) did not report or react appropriately to the alarm whereas all the pilots perceived the auditory warning in the no-windshear scenario. Also, of those pilots who were first exposed to the no-windshear scenario and detected the alarm, only three suffered from inattentional deafness in the subsequent windshear scenario. CONCLUSION: These findings establish inattentional deafness as a cognitive phenomenon that is critical for air safety. Pre-exposure to a critical event triggering an auditory alarm can enhance alarm detection when a similar event is encountered subsequently. APPLICATION: Case-based learning is a solution to mitigate auditory alarm misperception.
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.
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 | 0,011 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».