Mitigation of Conflicts with Automation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to empirically assess the efficacy of cognitive countermeasures based on the technique of information removal to enhance human operator attentional disengagement abilities when facing attentional tunneling. BACKGROUND: Lessons learned from human factors studies suggest that conflict with automation leads to the degradation of operators' performance by promoting excessive focusing on a single task to the detriment of the supervision of other critical parameters. METHOD: An experimental setup composed of a real unmanned ground vehicle and aground station was developed to test the efficiency of the cognitive countermeasures.The scenario (with and without countermeasure) involved an authority conflict between the participants and the robot induced by a battery failure.The effects of the conflict and, in particular, the impact of cognitive countermeasures on the participants' cognition and arousal were assessed through heart rate measurement and eye tracking techniques. RESULTS: In the control group (i.e., no countermeasure), 8 out of 12 participants experienced attentional tunneling when facing the conflict, leading them to neglect the visual alarms displayed that would have helped them to understand the evolution of the tactical situation. Participants in the countermeasure group showed lower heart rates and enhanced attentional abilities, and 10 out of 11 participants made appropriate decisions. CONCLUSIONS: The use of cognitive countermeasures appeared to be an efficient means to mitigate excessive focus issues in the unmanned ground vehicle environment. APPLICATIONS: The principle of cognitive countermeasures can be applied to a large domain of applications involving human operators interacting with critical systems.
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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 | 0,001 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».