Sensor Noise and Ecological Interface Design: Effects of Noise Magnitude on Operators’ Performance and Control Strategies
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this dissertation was to investigate the effects of the presence and magnitude of sensor noise on operators’ performance and control strategies using an Ecological Interface Design (EID) interface and a Single-Sensor Single-Indicator (SSSI) interface. To assist in the study of this topic, concepts from sensor technology, cognitive psychology, and cognitive engineering were utilized. Three studies were conducted using different types of sensor noise perturbations with DURESS III, a representative thermal-hydraulic process simulation: 1) global random increases in sensor noise magnitude, 2) global gradual increases in sensor noise magnitude, and 3) local gradual increases in sensor noise magnitude. Three displays (P, P+S, and P+F) were used in the studies, motivated by different interface design principles. There were four main findings. First, the EID condition performed significantly better than the SSSI conditions when sensor noise was set to an industry average level. Second, the robustness of the EID interface was compromised by global and large increases in sensor noise magnitude, but no more than the SSSI interface. Third, increasing the magnitude of sensor noise in selected low-level sensors had an impact on the performance and control stability of the EID condition, but no more than the SSSI condition. Fourth, in all three studies, the introduction of uncertainty in the form of sensor noise to both EID and SSSI interfaces forced participants to explore different control strategies. A number of contributions resulted from this research. First, this was the first set of studies to use the DURESS III microworld to investigate the impact of sensor noise on performance and control strategies. Second, this is the first piece of research to empirically assess the impact of different sensor noise magnitudes on the robustness of an EID interface. Third, this dissertation was the first to empirically investigate issues related to increases in sensor noise magnitude to local low-level sensors and their derivations to emergent features. Fourth, these studies constitute the first investigation of changes in control strategies in the context of increases in sensor noise magnitude. The findings are believed to be important for the applicability of EID in industrial settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,012 | 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 tête enseignante, 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 ».