Measuring the Useful Field of View During Simulated Driving With Gaze-Contingent Displays
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We aimed to develop and test a new dynamic measure of transient changes to the useful field of view (UFOV), utilizing a gaze-contingent paradigm for use in realistic simulated environments. BACKGROUND: The UFOV, the area from which an observer can extract visual information during a single fixation, has been correlated with driving performance and crash risk. However, some existing measures of the UFOV cannot be used dynamically in realistic simulators, and other UFOV measures involve constant stimuli at fixed locations. We propose a gaze-contingent UFOV measure (the GC-UFOV) that solves the above problems. METHODS: Twenty-five participants completed four simulated drives while they concurrently performed an occasional gaze-contingent Gabor orientation discrimination task. Gabors appeared randomly at one of three retinal eccentricities (5°, 10°, or 15°). Cognitive workload was manipulated both with a concurrent auditory working memory task and with driving task difficulty (via presence/absence of lateral wind). RESULTS: Cognitive workload had a detrimental effect on Gabor discrimination accuracy at all three retinal eccentricities. Interestingly, this accuracy cost was equivalent across eccentricities, consistent with previous findings of "general interference" rather than "tunnel vision." CONCLUSION: The results showed that the GC-UFOV method was able to measure transient changes in UFOV due to cognitive load in a realistic simulated environment. APPLICATION: The GC-UFOV paradigm developed and tested in this study is a novel and effective tool for studying transient changes in the UFOV due to cognitive load in the context of complex real-world tasks such as simulated driving.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 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 ».