A Model of Anticipation in Driving
Notice bibliographique
Résumé
The ability to anticipate future events in the traffic environment is an important competence in driving. This paper extends our prior work: 1) to show potential benefits resulting from anticipatory competence in driving, and 2) to collate characteristics of anticipatory competence from a theoretical point of view. The reviewed literature is foundational to our understanding of anticipation as a high-level cognitive competence, allowing for the prediction of future traffic situations on a tactical level. We conceptualize anticipation as relying on the identification of stereotypical traffic situations based on indicative cues, and stress that the impacts of this competence are dependent on the driver's individual goals. Thus, anticipation enables a number of potential benefits, such as safety and fuel-efficiency, but the realization of these potential benefits depends on the goals of the driver. Further, we argue that the superior anticipatory competence of experienced drivers observed in an earlier simulator study can be explained via their heightened ability both to identify indicative cues, and interpret those cues relative to similar, memorized situations. We then capture anticipatory driving in a model inspired by the classical theory of information processing to describe the various steps necessary to process indicative cues from the environment, anticipate a future traffic situation, and take appropriate action or achieve a state of cognitive readiness.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».