Level of Automation Effects on Situation Awareness and Functional Specificity in Automation Reliance
Notice bibliographique
Résumé
This work investigated the relationship between task performance and situation awareness ( SA) at different levels of automation (LOA). The conventional wisdom is that routine performance improves with level of automation but that the consequences of automation failure become more severe. This has been characterized as a routine-failure trade-off, However, recent research indicates that the trade-off is subject to unknown contextual factors in addition to the level of automation. Furthermore, it has been suggested that the human operator’s SA may impact whether the trade-off between performance under routine and failure conditions is always tenable. The current study therefore aimed to i) provide evidence to support or refute the trade-off and ii) to identify possible extenuating factors. The results generally supported the existence of the routine-failure trade-off, though the strength of this finding was tempered somewhat by operators’ apparent selective disuse of higher level automation which limited the effective range of LOA tested. We interpreted that the SA collection method made the goal of SA maintenance explicit and in doing so encouraged operators to preferentially reallocate attention away from other system goals. Thus, the functional structure of the task seems to affect whether the routine-failure trade-off occurs in a given instance.
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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 ».