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Enregistrement W2172231820 · doi:10.1177/0018720809335071

An Evidence Accumulation Model for Conflict Detection Performance in a Simulated Air Traffic Control Task

2009· article· en· W2172231820 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueHuman Factors The Journal of the Human Factors and Ergonomics Society · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHuman-Automation Interaction and Safety
Établissements canadiensDefence Research and Development Canada
Organismes subventionnairesAustralian Research Council
Mots-clésTask (project management)Air traffic controlPoison controlComputer scienceControl (management)SimulationPsychologyComputer securityEngineeringArtificial intelligenceMedical emergencyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The aim of this article is to develop a formal model of conflict detection performance. BACKGROUND: Our model assumes that participants iteratively sample evidence regarding the state of the world and accumulate it over time. A decision is made when the evidence reaches a threshold that changes over time in response to the increasing urgency of the task. METHOD: Two experiments were conducted to examine the effects of conflict geometry and timing on response proportions and response time. RESULTS: The model is able to predict the observed pattern of response times, including a nonmonotonic relationship between distance at point of closest approach and response time, as well as effects of angle of approach and relative velocity. CONCLUSION: The results demonstrate that evidence accumulation models provide a good account of performance on a conflict detection task. APPLICATION: Evidence accumulation models are a form of dynamic signal detection theory, allowing for the analysis of response times as well as response proportions, and can be used for simulating human performance on dynamic decision tasks.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,598
Score d'incertitude au seuil0,725

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,081
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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