Impact of Blue Force Tracking on Combat Identification Judgments
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We examined the effectiveness of blue force tracking (BFT) decision support for dismounted infantry soldiers. BACKGROUND: Technologies to support combat identification (CID) are rapidly evolving and may be deployable to dismounted soldiers in the future. BFT systems are designed to mitigate the risk of fratricide by supplying positional information regarding friendly units to enhance situation awareness. METHOD: Participants played the role of a dismounted infantry soldier in a first-person perspective gaming environment and made engagement decisions for a series of simulated targets, half of which were enemies and half of which were friends. RESULTS: Participants performed better overall when they were able to use a BFT system than when they performed the task without assistance. When a 10-s latency was added to the updating of position information in the BFT, participants made significantly more false alarms (engaged a friendly target) regardless of whether they knew about the latency. CONCLUSION: The results indicate the promise of a personal BFT device to reduce the likelihood of fratricide by dismounted infantry soldiers. The results, however, also indicate that the effectiveness of such a device can be dramatically reduced when it does not provide real-time data. APPLICATION: Potential applications of this research include development of performance standards for BFT devices and assessment of decision support for dismounted soldiers.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».