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Enregistrement W2046425818 · doi:10.1177/1071181312561328

Missing Critical Auditory Alarms in Aeronautics: Evidence for Inattentional Deafness?

2012· article· en· W2046425818 sur OpenAlexaff
Frédéric Dehais, Mickaël Causse, Nicolas Régis, Eric Menant, Patrice Labedan, François Vachon, Sébastien Tremblay

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHuman-Automation Interaction and Safety
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésALARMPerceptionPsychologyInattentional blindnessDebriefingCognitionCognitive psychologyAeronauticsAudiologyEngineeringSocial psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The inability of pilots to detect unexpected changes in the environment (e.g., auditory alarms) is a critical problem in aeronautics. The lack of response to alarms is not thought to be a perceptual/attentional issue, but rather that pilots choose to ignore such warnings due to cognitive biases. In the current paper we consider an alternative explanation, by extending the phenomenon of inattentional deafness to aeronautics. Fourteen pilots equipped with an eye tracker and an electrocardiogram performed landings in a flight simulator. During the critical landing, an auditory landing gear alarm was triggered while the volunteers also faced a windshear. Eight out of 14 pilots did not report the occurrence of the critical alarm during the debriefing. Interestingly, all but one of these ‘deaf’ pilots failed to perform the adequate go-around behavior. These findings establish inattentional deafness as a cognitive phenomenon that is critical for air safety.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil0,514

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,308 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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