Relationships Between Older Drivers’ Cognitive Abilities as Assessed on the MoCA and Glance Patterns During Visual-Manual Radio Tuning While Driving
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Research has established that long off-road glances increase crash risk, and other work has shown increased off-road glance behavior in older drivers. This study investigated the relationship between older drivers' (M = 66.3, range 61-69 years) cognitive abilities and the duration of off-road glances while engaged in secondary visual-manual activities. Method: Twenty-two drivers completed the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) prior to driving an instrumented vehicle and completing a set of radio-tuning tasks. Glance behavior was recorded and manually coded into 7 glance regions (toward the forward roadway, instrument cluster, center stack, rearview mirror, left, right, and other). Results: On average, older drivers with higher MoCA scores used shorter glances and glanced away from the forward roadway for less total time when manually tuning the radio. Discussion: These findings suggest that lower MoCA scores may represent a driving force behind the "age" differences reported in earlier studies of off-road glance behavior. Questions are raised concerning the identification of MoCA scores that might be used as inclusion cut-points in driving research and in identifying individuals needing further evaluation related to suitability for continuance of 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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».