Sensitivity and diagnosticity of NASA-TLX and simplified SWAT to assess the mental workload associated with operating an agricultural sprayer
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of the present study were: a) to investigate three continuous variants of the NASA-Task Load Index (TLX) (standard NASA (CNASA), average NASA (C1NASA) and principal component NASA (PCNASA)) and five different variants of the simplified subjective workload assessment technique (SSWAT) (continuous standard SSWAT (CSSWAT), continuous average SSWAT (C1SSWAT), continuous principal component SSWAT (PCSSWAT), discrete event-based SSWAT (D1SSWAT) and discrete standard SSWAT (DSSWAT)) in terms of their sensitivity and diagnosticity to assess the mental workload associated with agricultural spraying; b) to compare and select the best variants of NASA-TLX and SSWAT for future mental workload research in the agricultural domain. A total of 16 male university students (mean 30.4 +/- 12.5 years) participated in this study. All the participants were trained to drive an agricultural spraying simulator. Sensitivity was assessed by the ability of the scales to report the maximum change in workload ratings due to the change in illumination and difficulty levels. In addition, the factor loading method was used to quantify sensitivity. The diagnosticity was assessed by the ability of the scale to diagnose the change in task levels from single to dual. Among all the variants of NASA-TLX and SSWAT, PCNASA and discrete variants of SSWAT showed the highest sensitivity and diagnosticity. Moreover, among all the variants of NASA and SSWAT, the discrete variants of SSWAT showed the highest sensitivity and diagnosticity but also high between-subject variability. The continuous variants of both scales had relatively low sensitivity and diagnosticity and also low between-subject variability. Hence, when selecting a scale for future mental workload research in the agricultural domain, a researcher should decide what to compromise: 1) between-subject variability or 2) sensitivity and diagnosticity. STATEMENT OF RELEVANCE: The use of subjective workload scales is very popular in mental workload research. The present study investigated the different variants of two popular workload rating scales (i.e. NASA-TLX and SSWAT) in terms of their sensitivity and diagnositicity and selected the best variants of each scale for future mental workload research.
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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 | 0,006 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».