Behavioral Adaptation to Adaptive Cruise Control
Notice bibliographique
Résumé
The ability of adaptive cruise control (ACC) to induce behavioral adaptation in drivers was assessed in a test-track environment. Eighteen experienced drivers performed a secondary, in-vehicle number search task while following a confederate lead vehicle. The three counterbalanced conditions were: No ACC (self-maintained average headway of 2 s), ACC-Short (headway of 1.4 s) and ACC-Long (headway of 2.4 s). Results indicate that ACC can induce behavioral adaptation in potentially safety-critical ways. Participants were able to correctly identify significantly more stock price quotes per minute when using ACC than when they drove unaided. At the same time, participants reacted more slowly to a safety-relevant brake light detection task when they used ACC, and responded within a safe time margin 33% less often. This effect was particularly pronounced in those scoring high on a sensation-seeking scale. ACC use was associated with impaired lane-keeping performance, an effect that was also more evident in high sensation-seekers. During a simulated failure of the ACC system, participants waited until the vehicle-to-vehicle headway was 0.6 s before they intervened; those with an external locus of control took longer to react than those with an internal locus of control. Finally, participants' trust in ACC increased following exposure, and was not affected by the failure of the ACC system. Results are consistent with similar research conducted on lane departure warning systems.
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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 | 0,000 | 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 ».