High Rate of Inattentional Deafness in Simulated Air Traffic Control Tasks
Notice bibliographique
Résumé
The Air Traffic Control (ATC) environment is complex and safety-critical; operators work in dynamic situations and must make high-risk decisions under stress and temporal pressure. The high perceptual load involved in ATC means that controllers’ attention must be shared between several subtasks, with few or no remaining attentional capacity for processing information that is not related directly to the focal task. In this kind of situation, the likelihood of a controller failing to become aware of an auditory alarm, i.e. inattentional deafness, is high. We designed an ecological ATC thanks to the simulation environment called the “LABY” microworld. Twenty participants were required to guide one (low cognitive load) or two planes (high cognitive load) around a given route, while dealing with visual notifications relating to peripheral aircrafts. During the task, participants were played either standard tones which they were told to ignore, or deviant tones (“the alarm”, probability = 0.20) which they were told to report (20 alarms per scenario). We hypothesized that the detection rate of auditory alarms will decrease with cognitive workload. In order to explore this possibility, Behavioral results showed that 28.8% of alarms were not reported when guiding one plane, and up to 46.2% when guiding two planes (high load). The cognitive load increase led to a reduced visual notification detection rate, but the performance to guiding the central aircrafts was maintained, as well as the reaction times to report auditory alarms when perceived. This high rate of inattentional deafness is essential to further physiological studies on alarm omission in aeronautics, such as ERP or eye movement analysis. Potential applications are related to the integrative online detection and prevention of alarm omission, and the online measurement of workload in ecological situation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,014 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».