Comparison of Caffeine and Music as Fatigue Countermeasures in Simulated Driving Tasks
Notice bibliographique
Résumé
Driver fatigue is a leading cause of traffic accidents. Appropriate fatigue countermeasures can help drivers prevent operational errors and improve road safety. A review of the literature has suggested that consuming caffeine and listening to music are two commonly adopted fatigue countermeasures. This paper examines effects of the two fatigue countermeasures on subjective fatigue levels and driving performance. Differences between the two methods are also investigated. Twenty participants completed three 120-minute control, caffeine, and music sessions at the same time on three days. Subjective fatigue levels were quantified using a subjective driver fatigue score, and driving performance was measured using 16 parameters related to vehicle control ability. Initially, there were no significant differences in subjective fatigue and driving performance among three sessions. The final subjective driver fatigue score for caffeine and music sessions was significantly lower than control sessions, suggesting both inhibited subjective fatigue increase. The increment in driving performance parameters for caffeine sessions was significantly less than control and music sessions, but not significantly different between control and music sessions. Caffeine is more effective than music in inhibiting driving performance deterioration; because caffeine stimulates the central nervous system; on the other hand, music only reduces boredom and may introduce additional distraction to the driver.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».