Attentional blink during simulated driving
Notice bibliographique
Résumé
The attentional blink (AB) is the finding that identification of the second of two sequentially presented targets (T1, T2) is impaired if they occur within about 500ms of each other. Although hundreds of AB studies have been conducted over the last 25 years, one criticism that has been leveled at AB research is that it has no real-world applicability. In the present work, we examine the AB within the context of driving a car. Three experiments were conducted in a simulator and, in all three, impairments consistent with the AB were found. In Experiment 1, participants followed a lead vehicle and a rapid serial visual presentation (RSVP) of digits, with two letters inserted in the stream, were presented on the back of that lead vehicle. Accuracy of identification of the T2 letter showed the typical AB pattern (i.e., impairment when presented 300ms after T1, and good performance when the separation was 700ms). In Experiment 2, the RSVP contained only a single target for identification, and T2 consisted of a response to the lead vehicle braking. RTs to press the break again showed a typical AB pattern, with improved (faster) responses as the separation between the two targets increased. In Experiment 3, drivers followed a lead car on a busy expressway and were told to drive as normally as possible while following that vehicle. At random intervals the lead vehicle would apply its brakes, and again RT to initiate a braking response was measured. Critically, cars in the adjacent lanes would occasionally engage their turn signal to indicate that they wanted to make a lane change. When that turn indicator was presented shortly before the lead vehicle applied its brakes, the participants' RT was impaired. Therefore, the results of the present work suggest that the AB does have real-world applications. Meeting abstract presented at VSS 2017
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».