MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2047866419 · doi:10.1177/154193120805201819

The Effect of Driving Experience on Change Blindness at Intersections: Decision Accuracy and Eye Movement Results

2008· article· en· W2047866419 sur OpenAlexafffund
Christopher J. Edwards, Jeff K. Caird, Susan Chisholm

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSafety Warnings and Signage
Établissements canadiensAlberta Health ServicesUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAUTO21 Network of Centres of Excellence
Mots-clésEye movementVisual searchComputer visionIntersection (aeronautics)FlickerChange blindnessPerceptionArtificial intelligenceHazardComputer sciencePsychologyVisual perceptionChange detectionTransport engineeringEngineeringComputer graphics (images)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To understand the differences between inexperienced and experienced driver visual behavior for hazard detection at intersections, twelve less experienced drivers aged 18 to 19 and twelve experienced drivers aged 35 to 48 were shown 36 complex intersection images using a modified flicker method. Twenty-four of these intersections contained a changing object that was a pedestrian, vehicle or a traffic control device. The remaining 12 intersections did not contain a changing object. Visual search was measured using a head mounted eye movement system and areas of interest were specified for each image to determine the foci of visual search. The time to view the flickering images affected turn decision accuracy. The pattern of results showed that less experienced drivers tended to fixate on other vehicles within the intersections, whereas experienced drivers fixated on lights and signs. The implications of the results on hazard perception are discussed.

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 enseignants0,252
Score d'incertitude au seuil0,983

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations5
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual MeetingMême sujetSafety Warnings and SignageTravaux en français237 207