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Enregistrement W2113472468 · doi:10.1177/1541931214581027

An Eye-tracking Study of Information Sampling and Decision-making Under Stress

2014· article· en· W2113472468 sur OpenAlexaff
Aleksandra Stanković, Michael R. F. Aitken, Luke Clark

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHuman-Automation Interaction and Safety
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTask (project management)CognitionMatching (statistics)CockpitEye trackingCognitive psychologyComputer sciencePsychologyStress (linguistics)Variety (cybernetics)Cognitive resource theoryArtificial intelligenceEngineeringStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to probe the cognitive processing of cockpit warning displays in emergency situations by assessing the effects of acute stress on information sampling and decision-making using eye tracking equipment. A novel image-matching computer task based on the Matching Familiar Figures Task (MFFT) was designed to provide a measure of cognitive impulsivity. The stress induction procedure involved a challenging manual response task coupled with unpredictable and uncontrollable bursts of loud, aversive noise, and a matched neutral control task. Healthy participants (n=40) completed the task under two conditions: neutral and stress. Participants under stress made more image matching errors and visually sampled less in terms of both saccade count and dwell time on the MFFT, and made a greater number of responses without having first sampled all information areas displayed on the screen at least once (‘premature closure’). The findings of this study may have useful implications for the design of visual information displays across a variety of industries, particularly aviation.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,490

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 GPT0,342
Écart entre enseignants0,319 · 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

Citations12
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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