Driving in a simulator and lower limb movement variability in elderly persons: can we infer something about pedal errors
Notice bibliographique
Résumé
Driving through an intersection requires observing and monitoring traffic conditions and the driving environment. It also requires, among other things, accurate right foot movements. It is with podal actions on brake and accelerator pedals that the driver controls the speed of the vehicle. Older adults exhibit greater motor variability than young adults [1, 2]. This increased variability may affect the accuracy of right foot movements while driving. It was hypothesized that, when stopping at an intersection, elderly drivers would show podal movements characterized by hesitation when moving from the accelerator to the brake pedal and by less stable temporal and spatial right foot movements than young drivers. Young (aged 21-42 years, n = 15) and older (aged 61-79 years, n = 25) active drivers participated. A driving simulator was used. Before the experimental session, all subjects drove an 8-km practice run to familiarize themselves with the simulator and the general feel of the pedals and steering. For the experimental run, all participants drove through the same 16-km route of a simulated neighbourhood (27 events consisting of crossings with a stop sign or crossing lights). For each event, the linear amplitude and within-subject variability of the right foot was calculated. The young adult generally released their foot from the accelerator pedal and moved toward the brake pedal without any hesitation. Elderly individuals showed more variable right foot movements (from the accelerator pedal to the brake pedal) characterized by the presence of several submovements (beyond small wobbling movements). Older drivers' right foot movements are more variable than that of young drivers. More research is needed to determine if there is a direct relationship between this lower limb movement variability, and serious pedal errors.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».