Does Talking on a Cell Phone, With a Passenger, or Dialing Affect Driving Performance? An Updated Systematic Review and Meta-Analysis of Experimental Studies
Notice bibliographique
Résumé
Objective An up-to-date meta-analysis of experimental research on talking and driving is needed to provide a comprehensive, empirical, and credible basis for policy, legislation, countermeasures, and future research. Background The effects of cell, mobile, and smart phone use on driving safety continues to be a contentious societal issue. Method All available studies that measured the effects of cell phone use on driving were identified through a variety of search methods and databases. A total of 93 studies containing 106 experiments met the inclusion criteria. Coded independent variables included conversation target (handheld, hands-free, and passenger), setting (laboratory, simulation, or on road), and conversation type (natural, cognitive task, and dialing). Coded dependent variables included reaction time, stimulus detection, lane positioning, speed, headway, eye movements, and collisions. Results The overall sample had 4,382 participants, with driver ages ranging from 14 to 84 years ( M = 25.5, SD = 5.2). Conversation on a handheld or hands-free phone resulted in performance costs when compared with baseline driving for reaction time, stimulus detection, and collisions. Passenger conversation had a similar pattern of effect sizes. Dialing while driving had large performance costs for many variables. Conclusion This meta-analysis found that cell phone and passenger conversation produced moderate performance costs. Drivers minimally compensated while conversing on a cell phone by increasing headway or reducing speed. A number of additional meta-analytic questions are discussed. Application The results can be used to guide legislation, policy, countermeasures, and future research.
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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 | 0,020 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».