Innovations in using virtual reality to study how children cross streets in traffic: evidence for evasive action skills
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Children in middle childhood are at an increased risk for injury in pedestrian environments. This study examined whether they are capable of showing evasive action (ie, adjusting crossing speed) to avoid injury when crossing streets. METHODS: The study used a fully immersive virtual reality (VR) system interfaced with a three-dimensional movement measurement system so that the actual crossing behaviour of 7-10-year-old children under different traffic conditions could be precisely measured. Relating outcomes to that which would have been obtained based on using the approach of estimating walking speed and assuming a constant speed provided insights into the realised benefits of the current movement monitoring VR system. RESULTS: Controlling for age and sex, children showed evasive action, crossing more quickly as traffic conditions became more risky. Using an average and assuming a constant walking speed underestimated actual walking speed, failing to capture evasive action and leading to overestimation of children being hit compared with the actual incidence of hits. CONCLUSIONS: VR technology is a valuable tool for assessing child pedestrian behaviour. However, systems need to allow the child to cross the street so their level of pedestrian skill is appropriately measured. The current findings provide the first evidence that children are capable of implementing evasive action in reaction to risky traffic conditions.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».