Effect of Circadian Rhythms and Driving Duration on Fatigue Level and Driving Performance of Professional Drivers
Notice bibliographique
Résumé
Circadian rhythms, inherent in all humans, consist of 24-h biological patterns that affect a person's fatigue level. The effect of circadian rhythms on driving performance was explored in an on-road driving study. Fifteen middle-aged professional daytime drivers were recruited to participate in the experiment. Participants were classified into three groups: (a) a morning group that started driving at 09:00, (b) a noon group that started driving at 12:00, and (c) an evening group that started driving at 21:00. Each group completed a 6-h driving task. The self-reported Karolinska sleepiness scale score was recorded every 5 min, and data on driving performance parameters, such as steering and lane positioning, were also acquired. The results indicated that both circadian rhythms and driving duration had significant effects on self-reported fatigue levels and that the fatigue level increased faster in the evening group than the morning and noon groups. The results of the circadian rhythm analysis showed that a driver was most likely to feel tired between 14:00 and 16:00 and between 02:00 and 04:00, when the ability to stay within designated lane lines (lane maintenance) was significantly impaired for drivers in all three groups. The evening group drivers were the most at risk. The steering performance did not show a significant relationship with the self-reported fatigue level. The self-reported fatigue level is the result of the interactive effect of circadian rhythms and driving duration. The standard deviation of lane position was more correlated with circadian rhythms than with the steering reversal rate.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».