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Enregistrement W2757942251 · doi:10.1177/1541931213601505

Three-Dimensional Multiple Object Tracking Speed Thresholds are Associated with Measures of Simulated Driving Performance in Older Drivers

2017· article· en· W2757942251 sur OpenAlexaff
Heather Woods-Fry, Swanti Deut, Charles A. Collin, Sylvain Gagnon, Jocelyn Faubert, Michel Bédard, Shawn Marshall

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOlder Adults Driving Studies
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversité de MontréalLakehead UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTask (project management)CrashTracking (education)Computer scienceObject (grammar)Motion (physics)Poison controlVideo trackingPopulationComputer visionArtificial intelligenceSimulationPsychologyEngineeringMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We assessed the relationship between three-dimensional multiple-object-tracking (3D-MOT) ability and older driver simulated driving performance. Participants included 30 older drivers from the local community who completed two experimental driving scenarios, as well as a three-dimensional multiple object tracking task, called the 3D-MOT task. The speed thresholds on the 3D-MOT task were strongly negatively associated with lane deviation and crash rates during a simulated highway drive. Our findings help to expand the existing knowledge regarding multiple object tracking and driving, as it is commonly assumed that some aspects of driving include the ability to track the movement of many objects. Our findings further elucidate the relationship that motion processing has with driving performance in the older driver population.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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