The impact of mental readiness on driving performance and traffic safety
Notice bibliographique
Résumé
The construct 'Mental Readiness' has been used to explain variations in peak performance within different task environments. In particular, research, conducted in diverse work settings such as sports, military and medicine, integrated mental readiness dimensions to increase human performance in critical task episodes. Mental readiness is a complex construct which encompasses sub-dimensions such as attentional control, goal-setting, relaxation, activation, self-confidence, self-talk and imagery. So far, mental readiness has not been used to predict traffic safety and driving performance of young drivers in particular. However, young drivers are involved in a huge amount of traffic accidents and therefore represent a major threat to traffic safety. One explanation is that the insufficient driving performance of young drivers is due to a lack of mental readiness when they enter the street. In this paper, we present the development of a mental readiness measure for student drivers. Hence, 167 student drivers were surveyed regarding mental readiness dimensions, driving performance and perceived stress before and after their final driving test. Data analysis revealed acceptable and even excellent internal consistency of these subscales. A validation study with four safety-related criterion measures (objective driving performance, subjective assessment of driving performance, perceived stress during test preparation, and perceived stress during driving test) showed mixed results. While some scales did not significantly correlate with driving behavior and stress indicators, other subscales like attentional control revealed good prediction coefficients. The current results can be used to train young drivers in raising their mental readiness level which could affect driving performance and road safety positively. In addition, the transfer of the central outcomes of this study to other safety-critical task environments, are discussed.
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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) | 0,000 | 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 ».