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Enregistrement W2083232350 · doi:10.1177/1541931213571041

Blue Force Tracking

2013· article· en· W2083232350 sur OpenAlexaff
Geoffrey Ho, Justin G. Hollands, Michael Tombu, Ken Ueno, Matt Lamb

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHuman-Automation Interaction and Safety
Établissements canadiensDefence Research and Development Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlobal Positioning SystemAdversaryWorkloadComputer scienceTracking (education)Scope (computer science)Computer securityHuman–computer interactionSimulationTelecommunicationsPsychologyOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Blue force tracking (BFT) is a military technology that provides positional awareness of friendly forces on a digital map through global positioning system (GPS) technology. For dismounted soldiers, having readily available information on the location of friendly forces can be critical for mission success. However, GPS can report positions that are spatially inaccurate. The present study required 36 military participants to lead a team through a simulated mission in a virtual environment. The mission required the participant to find and support friendly forces engaged in a firefight with enemy forces. Participants had a digital map, an unreliable BFT device, or a perfectly reliable BFT device. The results indicated that participants using BFT engaged enemy forces more quickly, used their BFT to gain a wider scope of their environment, and had lower workload. For most measures, there were no significant differences between reliable and unreliable BFT, suggesting that even an unreliable BFT can provide benefits to soldier performance.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,414
Score d'incertitude au seuil0,524

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,264 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations7
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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