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Enregistrement W2075606589 · doi:10.1016/j.aap.2014.06.005

A meta-analysis of the effects of texting on driving

2014· review· en· W2075606589 sur OpenAlexafffund
Jeff K. Caird, Kate A. Johnston, Chelsea R. Willness, Mark Asbridge, Piers Steel

Notice bibliographique

RevueAccident Analysis & Prevention · 2014
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHuman-Automation Interaction and Safety
Établissements canadiensDalhousie UniversityUniversity of SaskatchewanUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAUTO21 Network of Centres of Excellence
Mots-clésTypingPoison controlComputer scienceHeadwayText messagingDistracted drivingSimulationSpeech recognitionMedicineMedical emergencyWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Text messaging while driving is considered dangerous and known to produce injuries and fatalities. However, the effects of text messaging on driving performance have not been synthesized or summarily estimated. All available experimental studies that measured the effects of text messaging on driving were identified through database searches using variants of "driving" and "texting" without restriction on year of publication through March 2014. Of the 1476 abstracts reviewed, 82 met general inclusion criteria. Of these, 28 studies were found to sufficiently compare reading or typing text messages while driving with a control or baseline condition. Independent variables (text-messaging tasks) were coded as typing, reading, or a combination of both. Dependent variables included eye movements, stimulus detection, reaction time, collisions, lane positioning, speed and headway. Statistics were extracted from studies to compute effect sizes (rc). A total sample of 977 participants from 28 experimental studies yielded 234 effect size estimates of the relationships among independent and dependent variables. Typing and reading text messages while driving adversely affected eye movements, stimulus detection, reaction time, collisions, lane positioning, speed and headway. Typing text messages alone produced similar decrements as typing and reading, whereas reading alone had smaller decrements over fewer dependent variables. Typing and reading text messages affects drivers' capability to adequately direct attention to the roadway, respond to important traffic events, control a vehicle within a lane and maintain speed and headway. This meta-analysis provides convergent evidence that texting compromises the safety of the driver, passengers and other road users. Combined efforts, including legislation, enforcement, blocking technologies, parent modeling, social media, social norms and education, will be required to prevent continued deaths and injuries from texting and driving.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,039
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,357 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations448
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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