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Enregistrement W2247178019

HIGHWAY TRAFFIC SIGN COMPREHENSION: A CROSS-CULTURAL STUDY (ABSTRACT ONLY)

2000· article· en· W2247178019 sur OpenAlexaboutno aff
David Shinar, R E Dewar, Heikki Summala, L Zkowska

Notice bibliographique

RevueTraffic Safety on Two ContinentsPTRC Education and Research Services Limited · 2000
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSafety Warnings and Signage
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStandardizationComprehensionSign (mathematics)Traffic signTransport engineeringSet (abstract data type)Developing countryPopulationHuman factors and ergonomicsBusinessEngineeringPsychologyApplied psychologyGeographyMarketingComputer sciencePoison controlEconomic growthEnvironmental healthMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increasing worldwide mobility, and the acceptance of national driver licenses in foreign countries (regardless of the language of the country), bring to the forefront the issue of how well information is conveyed to drivers. Highway traffic signs are essential in communicating the road/traffic information. To assure a high level of comprehension signs can either be standardized across countries or present an unambiguous design that will match population stereotypes in all countries. To assess sign comprehension in todays international community 31 pictures of highway traffic signs were presented to 250 drivers in each of four countries: Canada, Finland, Israel, and Poland. In each country there were five groups of subjects: novice drivers, old drivers, problem drivers, students, and tourists. Half the signs in the set were common to all participating countries and half the set contained signs that were unique to the different countries. The same set was presented to all. The results showed that sign recognition varied widely among the different driver groups (older drivers performing the poorest), signs with good ergonomic design were recognized at high levels by all (even if unfamiliar), while some signs with poor ergonomic design were not well recognized - even in their country of use. Implications for standardization and design criteria are presented.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,898
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,368 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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