Field Comparison of Two Types of Accessible Pedestrian Signals
Notice bibliographique
Résumé
The effects of two types of accessible pedestrian signals on the street-crossing behaviors of 24 totally blind participants were directly compared in this research. One accessible pedestrian signal (APS) used a sound generator and vibrating hardware, which were integrated into the pedestrian push button (the Polara device). These sounds were heard from the near vicinity of the push button, and a different message or repetition rate was used to indicate the “Walk” interval. The second APS used pulsing light-emitting diodes to illuminate the message in the pedestrian signal head to transmit a message to a handheld receiver carried by the blind traveler (the Relume device). The handheld receiver provided a “Walk” or “Wait” message, designated by variable tones, which was audible only to the user. A control condition consisted of crossing without any APS device. Data were collected on crossing speed, the latency from the start of the walk and entering the crosswalk, the number of cycles missed, and the accuracy of the crossing. The results indicated that the time to cross the street was significantly shorter when participants used the handheld device than when they used the audible push-button device or crossed without any APS. There was no significant difference in crossing times between participants who used the audible push-button device and those who crossed without an APS under the control condition. The latency to start crossing was significantly faster when the participants used the handheld device than when they used the audible push button or crossed without an APS under the control condition. The number of missed cycles was significantly lower when the participant used either APS device than when the participant crossed without an APS device, and there was no difference in the number of missed cycles between the two APS devices.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».