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Enregistrement W2182733235 · doi:10.1037/rev0000021

A critical examination of the evidence for sensitivity loss in modern vigilance tasks.

2015· article· en· W2182733235 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

RevuePsychological Review · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHuman-Automation Interaction and Safety
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVigilance (psychology)Response biasAssertionPsychologyCognitive psychologyDetection theoryObserver (physics)Social psychologyComputer scienceDetector

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is well known that when human observers must monitor for rare but critical events, probability of detection tends to wane over time, a phenomenon known as the "vigilance decrement." Over 60 years of empirical study on this topic has culminated in the general consensus that performance suffers due to a loss in observers' ability to distinguish signal from noise (a loss in sensitivity) provided that the task loads memory and stimuli are presented at a relatively high rate. We challenge this assertion on 2 fronts: First, we contend on a theoretical level that the metrics employed to measure observer sensitivity in modern vigilance tasks (derived from signal detection theory) are inappropriate and largely uninterpretable. This contention is supported by an evaluation of recent empirical work in the vigilance domain. Second, we present the results of an experiment that demonstrates that shifts in response bias (the observer's "willingness to respond") over time can masquerade as a loss in sensitivity. Consequently, the basic underlying cause of the vigilance decrement is actually unclear, and may simply reflect a shift in response criterion rather than sensitivity. The theoretical, as well as practical implications of these conclusions are discussed with respect to sustained attention in general, and vigilance in particular.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,923
Score d'incertitude au seuil0,732

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,315
Tête enseignante GPT0,537
Écart entre enseignants0,222 · 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