Effects of Talker Sex and Voice Style of Verbal Cockpit Warnings on Performance
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The effects of talker sex and voice style of verbal cockpit warnings on performance were investigated to help make warning messages distinct from speech on the flight deck. BACKGROUND: Auditory warnings are used in aircraft to alert the crew to hazards and their associated levels of danger. Failing to comply with a warning has led to aviation incidents and accidents. METHODS: Participants were required to monitor the auditory channel and identify the verbal warning while simultaneously performing a visual pursuit tracking task. A male and a female actor annunciated the warning words in three styles: monotone, urgent, and whisper. In Experiment 1, warning words were presented in quiet, and in Experiment 2, they were presented in a background of speech babble that simulated cockpit radio communication. RESULTS: Experiment 1 showed that the monotone and urgent styles resulted in the fastest identification response time (RT) regardless of the talker and listener's sex. Experiment 2 showed that the male talker annunciating in either the monotone or the urgent style resulted in the largest proportion correct and fastest identification RT regardless of the listener's sex. Both experiments showed effects of word semantics on performance. CONCLUSION: Effective use of speech parameters and word semantics can increase the saliency of verbal cockpit warnings. APPLICATION: Potential applications of this research include improving the attention-getting capability of an alerting system, which could lead to increased warning compliance, potentially resulting in fewer incidents and accidents.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,007 | 0,001 |
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 ».