A meta-analysis of the effects of texting on driving
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,019 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 découle