Effects of Conversation on Situation Awareness and Working Memory in Simulated Driving
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In the present research, we investigated the hypothesis that working memory mediates conversation-induced impairment of situation awareness (SA) while driving. BACKGROUND: Although there is empirical evidence that conversation impairs driving performance, the cognitive mechanisms that mediate this relationship remain underspecified. Researchers have reported that a phonological working memory task decreased drivers' SA for vehicles located behind them whereas a visuospatial working memory task impaired SA for vehicles ahead. Conversation, therefore, might impair SA for vehicles behind the driver by preferentially taxing the phonological loop. METHOD: A 20-questions task was used as a proxy for natural conversation. In Experiment I, driving performance was measured across three within-subjects conversation conditions (i.e., no conversation, driver asks questions, driver answers questions) with the use of a driving simulator. In Experiment 2, participants drove in the same simulator while either conversing (20-questions task) or not Participants estimated the positions of other vehicles after the screens were blanked at the end of each trial. RESULTS: Speed monitoring and responses to visual probes were impaired by the 20-questions conversation task (Experiment 1). As predicted, conversation impaired SA for the location of other vehicles more for vehicles located behind the driver than for those in front (Experiment 2). CONCLUSION: Conversation impairs drivers' SA of vehicles behind them by taxing working memory's phonological loop and impairs SA generally by taxing working memory's central executive. APPLICATION: Provides a theoretical framework that links driver SA to working memory and a mechanism for understanding why conversation impairs driving performance.
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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 découle